はじめに

生成 AI モデルは、テキストの理解と生成に強力ですが、ナレッジ境界内で動作します。 トレーニング データ内の情報についてのみ推論できます。 ツールを生成 AI の相互作用に統合することで、モデルだけで実行できる機能をはるかに超える機能を利用できるようになります。

ツールが重要な理由

ツールは、AI 推論と実際のアクションの間のギャップを埋めます。 生成 AI アプリケーションを有効にして、次の機能を実現します。

• リアルタイム情報へのアクセス: モデルのトレーニング データに含まれなかった現在のデータ、天気、株価、または API 応答を取得する
• アクションの実行: 電子メールの送信、データベース レコードの作成、AI の決定に基づくワークフローのトリガーなどのタスクを実行する
• 事実に基づく応答: 特定の信頼できる情報を取得して、誤った情報を減らし、精度を向上させる
• 機能の拡張: 既存のシステム、データベース、ビジネス ロジックにシームレスに接続する
• インテリジェントなワークフローを構築する: 複数の操作を連結して、AI が複雑なマルチステップ プロセスを調整する

ツールがないと、生成 AI は分離して機能します。 ツールを使用すると、それを観察し、推論し、その周りの世界で行動できるインテリジェントなアシスタントになります。

このモジュールでは、クライアント アプリケーションがモデルに送信するプロンプトでツールを指定することに重点を置きます。 この種のソリューションでは、ツール構成はクライアント アプリケーションによって管理されます。基本的には、アプリケーション ロジック自体にカスタムの生成 AI を利用するアシスタントを作成します。 生成型 AI モデルでオンデマンドでツールを使用する方法を学習することは、 エージェント AI ソリューションを構築する方法を学習する際に役立つ最初のステップです。この方法では、モデル、命令、およびツールを名前付き エージェントにカプセル化して永続化します。