이 영상은 툴 콜링이라는 개념을 설명하며, 이는 대규모 언어 모델(LLM)과 API나 데이터베이스 같은 외부 툴을 실시간으로 연동하는 방법입니다. 전통적인 툴 콜링은 클라이언트 애플리케이션이 메시지와 툴 정의를 LLM에 보내면, LLM이 사용할 툴을 추천하는 방식입니다. 예를 들어, 마이애미 날씨를 묻는 질문과 날씨 API를 함께 제공하면, LLM이 API 호출 방법을 제안합니다. 그러나 전통적인 방식은 LLM의 환각(hallucination)이나 부정확한 툴 호출 문제가 발생할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해, 임베디드 툴 콜링은 애플리케이션과 LLM 사이에 라이브러리를 사용합니다. 이 라이브러리는 툴 정의, 실행, 재시도를 관리하며, 툴 호출 정확성을 보장합니다. 예를 들어, 라이브러리는 메시지에 툴 정의를 추가하고 직접 툴을 실행해 최종 결과를 반환합니다. 임베디드 툴 콜링은 오류를 줄이고 API, 데이터베이스, 코드와의 통합을 더욱 신뢰성 있게 만듭니다.
#ToolCalling 툴콜링 #LLMIntegration LLM통합 #RealTimeData 실시간데이터 #AIAPIs AI와API #EmbeddedToolCalling 임베디드툴콜링 #SmartAIWorkflows 스마트AI워크플로우 #APIAutomation API자동화 #DataDrivenAI 데이터중심AI #TechInnovation 기술혁신 #EfficientAI 효율적인AI
─
원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=h8gMhXYAv1k
원문 제목 : Microsoft Introduces CoreAI and Makes Phi-4 Free for Everyone | AI Revolution
