OpenAI API에서 함수 호출의 반환 값 사용

이 튜토리얼에서는 함수 호출을 통해 반환값을 처리하는 OpenAI API를 효과적으로 사용하는 방법을 알아봅니다. 함수 호출의 결과를 대화에 통합할 수 있는 핸들 함수 호출 함수의 구현에 초점을 맞출 것입니다. 이러한 반환값 처리는 AI 애플리케이션을 더욱 인터랙티브하고 사용자 친화적으로 만드는 데 매우 중요합니다. 그럼 시작해 보겠습니다!

주요 학습 내용

• 함수 호출의 반환 값은 상호작용을 위해 중요합니다.
• 함수 호출의 리턴을 처리하는 특수 함수를 만들어야 합니다.
• 효율적으로 구현하면 채팅 상호작용을 개선하는 데 도움이 됩니다.

단계별 가이드

함수 호출과 그 반환 값

먼저 함수 호출에 대해 자세히 살펴봅시다. 동영상에서는 채팅 애플리케이션의 맥락에서 함수 호출의 결과를 반환해야 한다고 설명합니다. 즉, 의미 있는 방식으로 대화를 확장하고 응답 동작을 형성할 수 있어야 합니다.

handleFunctionCall 함수

핸들FunctionCall 함수를 만드는 것으로 시작합니다. 이 함수는 응답 메시지에서 하위 객체 함수 호출을 받습니다. 이 전송은 AI의 응답을 다시 제어하고 그에 따라 메시지를 처리하는 첫 번째 단계입니다.

이 함수 내에서 사용자는 응답을 반환하고 결과를 이해할 수 있는 메시지로 변환할 책임이 있습니다. 이를 위해 메시지 기록에 새 요소를 추가하고 역할을 "함수"로 설정합니다. 이름에는 특정 함수 이름이 포함되어야 하며 콘텐츠는 정의하려는 반환 값입니다.

응답 출력하기

함수 호출이 실행된 후에는 AI가 새 정보를 수신했는지 확인해야 합니다. 마지막 메시지를 새로 구조화된 메시지 배열로 AI에 다시 보냅니다. AI가 적절히 반응할 수 있도록 역할이 '함수'인지 확인하세요.

함수의 구조는 AI에 대한 이전 메시지를 일관되게 처리할 수 있도록 만들어야 합니다. 여기서 중요한 것은 AI가 입력에 지능적으로 반응할 수 있고 대화 논리를 깨뜨리지 않는 것입니다.

구현 테스트하기

새로운 기능을 테스트하려면 애플리케이션을 다시 로드하고 평소처럼 바텐더와 상호 작용하면 됩니다. 다른 손님에 대한 정보를 수집하고 이전 상호 작용의 맥락을 그대로 유지하는 질문부터 시작하세요.

그런 다음 "오웬 박사와 대화하고 싶어요"와 같은 함수 호출을 입력하여 바텐더가 요청에 올바르게 응답하고 대화의 올바른 요소를 강조하는지 확인합니다. 이는 함수 호출이 올바르게 해석되었는지 확인하기 위한 중요한 테스트입니다.

바텐더의 응답

바텐더의 응답이 맥락을 유지할 뿐만 아니라 스토리에 새로운 요소를 추가하는지 확인하세요. 이 부분에서 함수 호출의 구현이 전반적인 경험을 어떻게 풍부하게 하는지 명확하게 알 수 있습니다. 바텐더가 올바르게 대답하면 함수 호출과 그 반환이 올바르게 이루어졌다는 것을 알 수 있습니다.

대화 끝내기

애플리케이션의 중요한 측면은 대화를 끝내는 것입니다. 상호 작용의 끝을 인식할 수 있어야 합니다. 이를 위한 다양한 방법이 있습니다. 간단한 방법은 "exit"와 같은 하드코딩된 키워드를 사용하는 것입니다. 그러나 보다 자연스러운 방식으로 대화를 종료하는 다른 함수 호출을 구현하는 것이 더 효과적입니다.

사용자가 대화가 끝나고 있음을 표시하면 AI가 이 요청을 인식하고 적절한 함수 호출을 트리거하도록 해야 합니다.

결론 및 다음 단계

이제 함수 호출 반환의 기본 사항을 애플리케이션에 통합했으므로 AI 애플리케이션을 계속 개발할 준비가 되었습니다. 이 튜토리얼에서 다룬 개념을 바탕으로 더 복잡한 상호작용을 설계하고 채팅을 더욱 강력하고 직관적으로 만들 수 있습니다.

요약

애플리케이션에서 함수 호출을 구현하고 반환값을 효과적으로 반환하는 방법을 배웠습니다. 이 방법은 애플리케이션의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 사용자와의 상호 작용도 향상시킵니다.