함수 호출 튜토리얼

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함수 호출을 통해 구조화된 데이터 출력을 더 쉽게 가져올 수 있음 생성형 모델입니다. 그런 다음 이러한 출력을 사용하여 다른 API를 호출하고 관련 응답 데이터를 모델에 반환할 수 있습니다. 즉, 함수 호출을 사용하면 생성형 모델을 외부 시스템에 연결하여 생성된 콘텐츠에 최신 정보와 정확한 정보를 포함할 수 있습니다.

Gemini 모델에 함수에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 이 두 가지는 함수 (즉, API를 사용하지 않는 Google Cloud Functions). 모델이 쿼리를 처리하는 데 도움이 되도록 함수를 호출하고 결과를 다시 전송하도록 요청할 수 있습니다.

아직 하지 않았다면 함수 호출 소개 알아보기 자세히 알아보세요.

조명 제어를 위한 API의 예

애플리케이션 프로그래밍을 사용하는 기본 조명 제어 시스템이 있다고 가정해 보겠습니다. 인터페이스 (API)를 사용하며 사용자가 간단한 조명 제어를 통해 조명을 제어할 수 있도록 텍스트 요청에만 사용할 수 있습니다. 함수 호출 기능을 사용하여 사용자의 조명 변경 요청을 해석하고 이를 API 호출로 변환하여 조명 값을 설정할 수 있습니다. 이 가상의 조명 제어 시스템을 사용하면 조명의 밝기와 색상 온도를 제어할 수 있습니다. 색상 온도는 두 개의 별도 매개변수로 정의됩니다.

매개변수 유형 필수 설명
brightness 숫자 예 밝기 수준(0~100) 0은 꺼져 있고 100은 최고 밝기입니다.
colorTemperature 문자열 예 조명 기구의 색상 온도입니다(daylight, cool, warm일 수 있음).

편의상 이 가상의 조명 시스템에는 조명이 하나만 있으므로 사용자는 방이나 위치를 지정할 필요가 없습니다. 다음은 JSON 요청의 예입니다. 조명 제어 API에 전송하여 밝기 수준을 50%로 변경할 수 있습니다 일광 색상 온도 사용:

{
  "brightness": "50",
  "colorTemperature": "daylight"
}

이 튜토리얼에서는 Gemini API에 대한 함수 호출을 설정하여 사용자의 조명 요청을 해석하고 API 설정에 매핑하여 빛의 밝기와 색상 온도 값을 변경할 수 있습니다.

시작하기 전에: 프로젝트 및 API 키 설정

Gemini API를 호출하기 전에 프로젝트를 설정하고 확인할 수 있습니다

API 함수 정의

API 요청을 실행하는 함수를 만듭니다. 이 함수는 애플리케이션 코드 내에 정의되어야 하지만 애플리케이션 외부의 서비스나 API를 호출할 수 있습니다. Gemini API는 이 함수를 직접 호출하지 않으므로 애플리케이션 코드를 통해 이 함수가 실행되는 방식과 시점을 제어할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 데모 목적으로 요청된 조명 값만 반환하는 모의 API 함수를 정의합니다.

suspend fun setLightValues(
    brightness: Int,
    colorTemp: String
): JSONObject {
    // This mock API returns the requested lighting values
    return JSONObject().apply {
        put("brightness", brightness)
        put("colorTemperature", colorTemp)
    }
}

함수 선언 만들기

생성형 모델에 전달할 함수 선언을 만듭니다. 모델에서 사용할 함수를 선언할 때는 함수 및 매개변수 설명에 최대한 많은 세부정보를 포함해야 합니다. 생성 모델은 이 정보를 사용하여 선택할 기능을 결정하고 값을 정의합니다. 다음 코드는 다음과 같이 조명 제어 함수를 선언합니다.

val lightControlTool = defineFunction(
  name = "setLightValues",
  description = "Set the brightness and color temperature of a room light.",
  Schema.int("brightness", "Light level from 0 to 100. Zero is off and 100" +
    " is full brightness."),
  Schema.str("colorTemperature", "Color temperature of the light fixture" +
    " which can be `daylight`, `cool` or `warm`.")
) { brightness, colorTemp ->
    // Call the function you declared above
    setLightValues(brightness.toInt(), colorTemp)
}

모델 초기화 중 함수 선언

모델과 함께 함수 호출을 사용하려면 함수 선언을 생성합니다. 사용자는 함수와 모델의 tools 매개변수를 설정합니다.

val generativeModel = GenerativeModel(
    modelName = "gemini-1.5-flash",

    // Access your API key as a Build Configuration variable
    apiKey = BuildConfig.apiKey,

    // Specify the function declaration.
    tools = listOf(Tool(listOf(lightControlTool)))
)

함수 호출 생성

함수 선언으로 모델을 초기화한 후 정의된 함수로 모델에 프롬프트를 표시할 수 있습니다. 다음을 사용하여 함수 호출을 사용해야 합니다. 채팅 프롬프팅 (sendMessage()) - 함수 호출이 일반적으로 이전 프롬프트와 대답의 맥락 정보를 기억하는 것입니다.

val chat = generativeModel.startChat()

val prompt = "Dim the lights so the room feels cozy and warm."

// Send the message to the generative model
var response = chat.sendMessage(prompt)

// Check if the model responded with a function call
response.functionCall?.let { functionCall ->
  // Try to retrieve the stored lambda from the model's tools and
  // throw an exception if the returned function was not declared
  val matchedFunction = generativeModel.tools?.flatMap { it.functionDeclarations }
      ?.first { it.name == functionCall.name }
      ?: throw InvalidStateException("Function not found: ${functionCall.name}")

  // Call the lambda retrieved above
  val apiResponse: JSONObject = matchedFunction.execute(functionCall)

  // Send the API response back to the generative model
  // so that it generates a text response that can be displayed to the user
  response = chat.sendMessage(
    content(role = "function") {
        part(FunctionResponsePart(functionCall.name, apiResponse))
    }
  )
}

// Whenever the model responds with text, show it in the UI
response.text?.let { modelResponse ->
    println(modelResponse)
}