Mistral AI 함수 호출: 빠른 시작 방법
상상해보세요. 인간처럼 생각하고 배우며 상호 작용하기 위해 만들어진 복잡한 기계를 제작 중이라고 생각해보세요. 이 기계는 최신 인공지능 기술에 의해 구동되며, 생성자의 미묘한 의사 결정 과정을 모방하는 작업에 가까워지고 있습니다. 이제 이 기계가 핵심 기능을 넘어서서 외부 도구와 데이터베이스의 광대한 네트워크에 접근하여 실시간 데이터와 개인화된 기능을 풍부하게 이용할 수 있다고 상상해보세요. 이것은 공상 과학 소설 한 구절이 아니라 MistralAI와 그 혁신적인 함수 호출 기능을 사용할 때의 현실입니다.
소개
MistralAI는 인공지능과 외부 도구 및 API의 현실적인 융합을 제공하여 이 혁신적인 선두에 섰습니다. 이 강력한 결합은 MistralAI가 텍스트를 생성하는 것뿐만 아니라 데이터베이스와 상호 작용하고 기능을 실행하여 실시간 데이터와 특정한 사용자 문맥에 기반한 답변을 제공할 수 있도록 합니다.
이 글에서는 MistralAI의 함수 호출 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다:
- 함수 호출이 무엇인지, 그리고 왜 AI 애플리케이션에 있어서 이것이 혁신적인 요소인지 알아보기.
- MistralAI를 외부 도구와 통합하는 단계별 프로세스를 배우기.
- 이 기능을 활용하여 실제 문제를 해결하기 위해 어떻게 적용할 수 있는지 실용적인 예제 탐색하기.
MistralAI의 함수 호출 이해하기
MistralAI의 함수 호출이란 무엇일까요?
MistralAI의 관점에서 함수 호출은 모델에 매직 완드를 주는 것과 같습니다. MistralAI는 이를 통해 외부 도구나 함수를 호출하여 데이터를 가져오거나 계산을 수행하거나 다른 소프트웨어 서비스와 상호 작용할 수 있습니다. 이 기능은 모델을 텍스트의 정적 생성기에서 의미 있는 방식으로 세계와 상호 작용할 수 있는 동적 비서로 변환시킵니다.
외부 도구 및 데이터베이스를 Mistral 모델에 연결하는 것이 왜 중요한가요?
- 능력 향상: 외부 데이터베이스와 도구에 접근하여 MistralAI는 최신 정보, 개인화된 답변, 텍스트 생성 이상의 복잡한 작업을 제공할 수 있습니다.
- 응용 분야의 다양성: 특정 질문에 대한 최신 데이터로 응답하는 것부터 예약을 예약하거나 알림을 보내는 작업과 같은 작업을 수행하는 것까지 다양한 응용 분야가 열립니다.
- 사용자 요구에 맞는 맞춤화: 개발자는 AI의 기능을 특정 사용 사례에 맞게 맞춤 설정하여 다양한 산업에서 귀중한 도구인 MistralAI를 만들 수 있습니다.
AI를 외부 기능과 통합하는 이 작업은 기계 학습 모델과의 인지 및 상호 작용 방식에 있어서 팽창적인 변화를 나타냅니다. AI가 지금까지 아는 것뿐만 아니라 실시간으로 학습하고 작업할 수 있는 능력에 대한 문제입니다. AI 애플리케이션을 개선하기 위해 이 통합의 메커니즘과 활용 방법을 탐색하는 동안 기대해 주세요.
함수 호출의 4단계 프로세스
MistralAI의 함수 호출 과정을 따라가는 것은 연속된 여러 개의 잠금을 가진 강을 탐험하는 것과 같습니다. 각 단계는 잠금을 나타내며 정보와 작업의 흐름을 다음 섹션으로 원활하게 안내합니다. 이 프로세스를 따라가 봅시다.
1단계: 사용자가 도구 및 쿼리를 지정합니다.
사용자는 자신의 특정 사용 사례를 위해 어떻게 도구를 정의할 수 있을까요?
요리사가 재료(데이터)와 생활용품(도구)로 가득한 주방에서 상황에 맞는 도구를 선택하는 것처럼, MistralAI에서 도구를 지정하여 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 이 명세는 MistralAI에게 최외중부한 external tools와 상호 작용 방법을 이해하고 사용하는 데 도움을 주는 청사진인 JSON 스키마를 사용하여 수행됩니다.
다음은 결제 상태를 검색하는 도구에 대한 예제 스키마입니다.
{
"type": "function",
"function": {
"name": "retrieve_payment_status",
"description": "트랜잭션의 결제 상태 가져오기",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"transaction_id": {
"type": "string",
"description": "트랜잭션 ID"
}
},
"required": ["transaction_id"]
}
}
}이 JSON 스키마는 도구 사용법을 안내하는 요리법 역할을 합니다.
함수를 쉽게 액세스하기 위해 함수를 어떻게 구성할까요?
도구를 정의한 후, 쉽게 액세스할 수 있도록 정리하는 것이 중요합니다. 도서관 시스템을 상상해보세요. 도서는 분류되어 쉽게 검색할 수 있는 도서로 추가됩니다. 마찬가지로, 함수는 사전(또는 작업 흐름에 적합한 데이터 구조)에 저장되어 필요할 때 효율적으로 호출할 수 있도록 합니다.
import functools
# df는 대금 데이터가 있는 DataFrame을 가정합니다.
names_to_functions = {
'retrieve_payment_status': functools.partial(retrieve_payment_status, df=df),
}2단계: 모델은 함수 인수를 생성합니다.
Mistral 모델이 적합한 함수를 어떻게 식별할까요?
사용자의 쿼리를 조사하여 MistralAI는 쿼리의 의도와 JSON 스키마에서 정의된 함수의 설명 및 매개변수와 일치하는 도구(함수)를 결정합니다.
필요한 인수 생성 과정 설명 표 3: 사용자의 요구사항을 수행하기 위한 사용자 역할
함수와 인수가 확인되면 요리를 시작하기 위해 가스레인지를 켜는 것과 유사하게 실행이 이루어집니다. 이 실행은 현재 사용자(또는 사용자의 시스템)에 의해 수행되며, 지정된 함수를 제공된 인수와 함께 호출하여 결과를 얻습니다.
# 함수 실행
function_result = names_to_functions['retrieve_payment_status'](transaction_id="T1001")함수의 서버 측 실행 가능성
미래를 내다보면, 현재 수동 단계인 작업을 자동화함으로써 프로세스를 더욱 간소화하는 데에 MistralAI가 함수 실행을 직접 처리할 수 있는 흥미로운 가능성이 있습니다.
단계 4: 모델이 최종 응답을 생성합니다
Mistral 모델이 출력을 사용하여 사용자 정의 최종 응답 생성하기
함수가 실행되고 결과가 손에 있으면, MistralAI는 사용자의 요청에 맞춤화된 최종 응답을 작성합니다. 이 단계는 음식을 손님에게 제공하는 것과 유사합니다. 조리된 재료가 준비된 상태로 제시됩니다.
# 출력 '{"status": "Paid"}'을 사용하여 MistralAI는 다음과 같은 응답을 생성할 수 있습니다:
"거래 T1001의 상태는 'Paid'입니다."이 네 단계를 통해, MistralAI 함수 호출은 간단한 요청을 실행 가능한 통찰력으로 변환시킵니다. 외부 도구와 데이터베이스를 활용하여 정확하고 퍼스널라이즈된 응답을 제공합니다. AI와 실제 세계 데이터 간의 융합을 대표하는 이 프로세스는 개발자와 기업들 모두에게 새로운 시야를 열어줍니다. 더 다이내믹하고 반응형이며 지능적인 응용 프로그램을 만들 수 있게 해줍니다.
실용적인 예제: 지불 상태 조회
MistralAI의 함수 호출 프로세스를 탐색하는 것은 복잡해 보일 수 있지만, 실제 예제를 살펴보면 자연스럽게 풀립니다. MistralAI를 LangChain과 통합하여 지불 상태에 대한 조회하는 방법을 알아보겠습니다.
단계별 진행
단계 1: 환경 설정하기
먼저, MistralAI를 LangChain과 통합하기 위한 필요한 설정이 있는지 확인하세요:
npm install @langchain/mistralai이 명령은 MistralAI 모델을 LangChain을 통해 사용할 수 있도록 프로젝트를 설정합니다. LangChain은 AI 모델과 외부 도구와의 상호작용을 단순화하는 프레임워크입니다.
단계2: 도구 정의하기
거래 ID를 기반으로 지불 상태를 확인하는 함수가 있다고 가정해 봅시다:
def check_payment_status(transaction_id):
# 가짜 데이터베이스 조회
payment_records = {
"T1001": "Paid",
"T1002": "Pending",
"T1003": "Failed",
}
return payment_records.get(transaction_id, "Not Found")단계 3: 함수를 LangChain과 통합하기
MistralAI를 통해 이 함수를 호출 가능하도록 하기 위해, LangChain에서 StructuredTool로 정의합니다:
from langchain.llms import StructuredTool
from zod import z
class PaymentStatusTool(StructuredTool):
name = "check_payment_status"
description = "특정 거래 ID의 지불 상태를 확인합니다."
schema = z.object({
"transaction_id": z.string(),
})
async def _call(self, input):
status = check_payment_status(input["transaction_id"])
return {"status": status}단계 4: 모델에 쿼리하기
도구를 정의한 후, 모델에 쿼리할 수 있습니다. 다음은 LangChain을 사용한 간단한 상호작용을 구성하는 방법입니다:
from langchain.llms import ChatMistralAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
# API 키와 모델을 설정한 상태라고 가정합니다
model = ChatMistralAI(api_key="YOUR_API_KEY", model_name="mistral-small")
model.bind_tools([PaymentStatusTool()])
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
["system", "지불 상태를 확인할 수 있는 어시스턴트입니다."],
["human", "거래 T1001의 상태가 어떻게 되나요?"],
])
response = await model.chat(prompt)
print("응답:", response)이 설정은 MistralAI에게 지불 상태를 확인하고자 하는 사용자의 요청을 전송합니다. 모델은 구조화된 도구와 그 기능을 인식하여 상태를 조회하기 위해 함수를 실행하고 응답을 반환합니다.
MistralAI와 외부 도구의 통합
특히 LangChain과 같은 프레임워크와 통합했을 때, MistralAI의 함수 호출의 광범위한 영향은 깊은 의미가 있습니다:
- 상호작용 향상: 간단한 텍스트 생성을 넘어서, AI 모델은 데이터베이스, API 및 사용자 정의 로직과 상호작용하여 매우 다양한 기능을 가질 수 있습니다.
- 맞춤형 워크플로우: AI 기능을 고객 서비스 봇의 주문 상태 확인부터 개인 비서가 일정을 관리하는 데까지 특정 요구에 맞출 수 있습니다.
- 확장 가능한 솔루션: 데이터 소스와 도구가 발전함에 따라 MistralAI 통합도 새로운 요구사항과 기회에 적응하여 성장할 수 있습니다.
LangChain을 통해, MistralAI의 함수 호출은 더 쉽게 사용 가능해지며, 개발자는 장벽 없이 복잡한 AI 기반 응용 프로그램을 작성할 수 있습니다. 이 통합은 AI가 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 상호작용, 해결 및 상상 속에서만 가능했던 방식으로 지원함으로써 새로운 세계를 엽니다.
결론
우리가 MistralAI의 기능 호출을 복잡하게 따라가면서, 도구와 쿼리를 정의하고 함수를 실행하고 응답을 생성하는 과정을 거치면서, 인공지능의 능력의 지평은 넓어지고 있다는 것을 알 수 있습니다. 실제 예제와 외부 도구의 통합을 통해, 우리는 인공지능이 실시간으로 세계와 상호작용이 가능하고 개인화된 실천 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 동적 엔티티로 변환될 수 있음을 보았습니다. MistralAI와 LangChain과 같은 프레임워크의 통합은 이러한 상호작용을 단순화하는데만 도움을 주는 것뿐만 아니라, 다양한 도메인에 걸쳐 혁신적인 응용 프로그램을 개척할 수 있는 길을 열어 줍니다. 개발자와 혁신가로서, 우리는 인공지능을 일상생활에 원활하게 통합하는 방법으로 이해하고 텍스트를 생성하는 것 이상의 역할, 분석과 지원을 하는 창조물을 만들어 낼 수 있게 될 것입니다.
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