함수 호출을 통해 생성 모델에서 구조화된 데이터 출력을 더 쉽게 가져올 수 있습니다. 그런 다음 이러한 출력을 사용하여 다른 API를 호출하고 관련 응답 데이터를 모델에 반환할 수 있습니다. 즉, 함수 호출은 생성 모델을 외부 시스템에 연결하여 생성된 콘텐츠에 가장 정확한 최신 정보가 포함되도록 하는 데 도움이 됩니다.
Gemini 모델에 함수에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 이러한 함수는 개발자가 앱의 언어로 작성하는 함수입니다 (즉, Google Cloud Functions가 아님). 모델이 쿼리를 처리하는 데 도움이 되도록 함수를 호출하고 결과를 다시 보내도록 요청할 수 있습니다.
자세한 내용은 함수 호출 소개를 참고하세요.
조명 제어를 위한 API의 예
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (API)가 있는 기본 조명 제어 시스템이 있으며 사용자가 간단한 텍스트 요청을 통해 조명을 제어할 수 있도록 한다고 가정해 보겠습니다. 함수 호출 기능을 사용하여 사용자의 광원 변경 요청을 해석하고 API 호출로 변환하여 광원 값을 설정할 수 있습니다. 이 가상의 조명 제어 시스템을 사용하면 두 개의 개별 매개변수로 정의된 빛의 밝기와 색상 온도를 제어할 수 있습니다.
| 파라미터 | 유형 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
brightness |
숫자 | 예 | 0~100 사이의 빛 밝기입니다. 0은 꺼져 있고 100은 최대 밝기입니다. |
colorTemperature |
문자열 | 예 | 조명 기구의 색상 온도입니다(daylight, cool, warm일 수 있음). |
편의상 이 가상의 조명 시스템에는 하나의 광원만 있으므로 사용자는 방이나 위치를 지정할 필요가 없습니다. 다음은 조명 제어 API에 전송하여 일광 색상 온도를 사용하여 조도를 50%로 변경하도록 할 수 있는 JSON 요청의 예입니다.
{
"brightness": "50",
"colorTemperature": "daylight"
}
이 튜토리얼에서는 Gemini API에 대한 함수 호출을 설정하여 사용자의 조명 요청을 해석하고 이를 API 설정에 매핑하여 조명의 밝기 및 색상 온도 값을 제어하는 방법을 보여줍니다.
시작하기 전에: 프로젝트 및 API 키 설정
Gemini API를 호출하기 전에 프로젝트를 설정하고 API 키를 구성해야 합니다.
API 함수 정의
API 요청을 하는 함수를 만듭니다. 이 함수는 애플리케이션의 코드 내에서 정의해야 하지만 애플리케이션 외부의 서비스나 API를 호출할 수 있습니다. Gemini API는 이 함수를 직접 호출하지 않으므로 애플리케이션 코드를 통해 이 함수가 실행되는 방법과 시기를 제어할 수 있습니다. 시연을 위해 이 튜토리얼에서는 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
생성 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 함수를 결정하고 함수 호출의 매개변수 값을 제공하는 방법을 결정합니다. 다음 코드는 조명 제어 함수를 선언하는 방법을 보여줍니다.
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
모델에서 함수 호출을 사용하려면 모델 객체를 초기화할 때 함수 선언을 제공해야 합니다. 모델의 tools 매개변수를 설정하여 함수를 선언합니다.
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 후에는 정의된 함수를 사용하여 모델에 프롬프트를 표시할 수 있습니다. 채팅 프롬프팅 (sendMessage())을 사용하는 함수 호출을 사용해야 합니다. 일반적으로 함수 호출에는 이전 프롬프트와 응답의 컨텍스트가 있으면 이점이 있기 때문입니다.
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)
}