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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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OpenAI Assistants API 의 Function Calling에 대해 배웁니다.
직접 코딩해서 Tool을 만들어야 하고 Schema 도 제작해야 합니다.
쉽지 않은 작업입니다.
Function Calling을 배울 수 있는 좋은 자료를 찾았습니다.
자세하고 소스코드 설명도 하고 제가 수정한 소스코드도 공개 합니다.
OpenAI Assistants API의 Function Calling을 배우는데 도움이 되길 바랍니다.
Assistants API의 Function Calling을 사용하면 ChatGPT 를 비지니스에 활용할 수 있을 정도의 정확도를 제공 하는 성능으로 업그레이드 할 수 있습니다.
현재 AI Application 개발의 트렌드는 Multi Agent , Agentic Workflow로 어플리케이션에 Agent 들을 두고 각 에이전트 들은 다수의 툴들을 가지고 작업하는 바익으로 발전하고 있습니다.
이는 사용자의 질문에 한번의 답을 하는 것이 아니라 그 질문을 마치 하나의 미션으로 두고 여러 Agent가 다양한 툴을 사용해 그 미션을 달성해 사용자의 요구조건을 더 짧은 시간에 더 충실히 채워주는 방식으로 변화하고 있습니다.
OpenAI 의 Assistants API는 이런 Agents 개념을 도입한 서비스 입니다.
지금은 베타버전이지만 앞으로 ChatGPT라는 기본 AI 모델의 성능향상도 중요하지만 점차 이런 Agent 활용 방법의 중요성이 대두되고 있기 때문에 이 Assistants API 도 많이 보강 될 것이라 믿습니다.
미래 기술을 초기부터 따라 잡아서 배우면 Expert이 될 수 있습니다.
이해하고 구현하기 어려운 Function Calling 을 쉽게 배울 수 있는 소스코드를 구해서 심층 분석했습니다.
많은 도움이 되길 바랍니다.

 

https://youtu.be/QEf5FR0DiHk?si=TECvJ_RslHzm9fVl

 

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AI 분야는 대기업 중심으로 모델링 하는 시대가 어느 정도 진행이 된 것 같습니다.

 

이제 완성된 모델을 각 비즈니스 단위에서 활용을 하는 시대가 시작 될 것이라고 저는 생각합니다.

개발자로서 다가오는 시대를 준비하기 위해 AI Web Development를 공부하고 있습니다.

 

작년에는 Dive into Deep Learning이라는 교재를 통해서 Deep Learning의 기초를 학습했고

올해는 OpenAI API, LangChain, Streamlit 등을 통해 AI Web App을 개발하는 공부를 하고 있습니다.

 

공부한 내용을 유투브를 통해서 나누고 있으니 많이 봐 주시고 여러분도 미래를 준비 하시기 바랍니다.

 

https://youtu.be/fQLSNnspGDc?si=4tVv0NN1absIViqX

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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