최근 Gemini 모델(Pro 및 Flash 버전 포함)에 대한 업데이트로 여러 가지 개선이 이루어졌습니다. 주요 개선 사항 중 하나는 향상된 요율 제한으로, 사용자가 주어진 시간 내에 더 많은 요청을 할 수 있게 되었습니다. 이 업데이트를 통해 사용자의 접근성과 유연성이 향상되었습니다.

또한 Gemini Flash 버전에서는 곧 사용자 데이터 세트를 기반으로 모델을 미세 조정할 수 있는 기능이 제공될 예정입니다. 이 기능을 통해 사용자는 모델의 성능을 사용자 맞춤으로 최적화할 수 있어, 모델의 기능이 더욱 향상될 것으로 기대됩니다.

이번 업데이트에서는 Gemini 모델의 JSON 모드와 함수 호출 기능도 개선되었습니다. 이러한 핵심 기능의 개선으로 전반적인 성능 향상이 예상됩니다.

Pro와 Flash 버전을 포함한 Gemini 모델에 대한 최근 업데이트에서는 여러 가지 개선 사항이 있었습니다. 향상된 요율 제한과 Flash 버전의 사용자 데이터 세트 기반 미세 조정 기능이 그 중 하나입니다. 또한 JSON 모드와 함수 호출 기능도 개선되었습니다.

Gemini 모델의 성능 또한 향상되어, ChatBot Arena 리더보드에서 좋은 순위를 차지하고 있습니다. Pro와 Advanced 버전은 2위, Gemini Flash는 9위를 기록하며 GPT-4와 CLA Opus에 이어 뒤를 잇고 있습니다. 이는 Gemini 모델의 역량을 보여주는 인상적인 성과입니다.

Gemini Flash는 특히 주목할 만한데, 출력 품질, 가격, 처리량 면에서 적절한 균형을 이루고 있기 때문입니다. Cloud Hau와 비교했을 때 Gemini Flash는 처리량이 더 높고, Hau와 GPT-3.5보다 품질과 가격의 절충이 더 나은 것으로 나타났습니다.

LLM을 활용하는 경우, 예를 들어 Retrieval Augmented Generation(RAG) 및 에이전트 또는 도구 사용 시, Gemini 모델의 함수 호출 기능이 특히 주목할 만합니다. 이번 튜토리얼에서는 고객 지원 에이전트의 실용적인 사용 사례를 통해 순차적 및 병렬 함수 호출 기능을 살펴볼 것입니다.

함수 호출 기능은 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 기능입니다. 이를 통해 모델은 자체 학습 데이터에 없는 외부 데이터와 기능에 접근할 수 있어, 사용자 쿼리에 대해 더 포괄적이고 최신의 응답을 제공할 수 있습니다.

함수 호출 프로세스는 다음과 같습니다:

1. 사용자가 쿼리를 제공합니다.
2. LLM은 쿼리에 응답하기 위해 외부 함수가 필요한지 판단합니다.
3. 함수가 필요한 경우, LLM은 사용 가능한 도구 중에서 적절한 함수를 선택합니다.
4. LLM은 함수에 필요한 입력을 제공하고 사용자에게 실행을 요청합니다.
5. 사용자가 함수를 실행하고 결과를 LLM에 반환합니다.
6. LLM은 함수 출력을 최종 응답에 통합합니다.

이 프로세스를 통해 LLM은 실시간 주식 가격, 날씨 정보, 고객 지원 도구 등 외부 데이터 소스와 기능을 활용할 수 있습니다. 자체 지식과 함수 호출 기능을 결합함으로써 LLM은 다양한 쿼리에 대해 더 포괄적이고 유용한 응답을 제공할 수 있습니다.

Gemini 모델은 특히 최근 업데이트를 통해 함수 호출 기능이 개선되었으며, 더 나은 요율 제한과 Flash 버전의 사용자 데이터 세트 기반 미세 조정 기능이 추가되었습니다. 이는 고객 지원 에이전트나 작업 지향 채팅봇과 같이 외부 데이터 또는 기능에 대한 접근이 필요한 사용 사례에서 Gemini를 매력적인 옵션으로 만듭니다.

Gemini Flash를 사용하여 고객 지원 에이전트를 설정하는 과정은 다음과 같습니다:

1. Google Generative AI Python 패키지 설치: Gemini Flash와 상호 작용하는 데 필요한 패키지를 설치합니다.

2. 필요한 패키지 가져오기: 튜토리얼 전반에 걸쳐 사용할 패키지를 가져옵니다.

3. API 키 설정: Colab에서는 비밀로, 로컬 설정에서는 환경 변수로 Gemini Flash와 상호 작용하기 위한 API 키를 설정합니다.

4. 사용 가능한 함수 정의: get_order_status 및 initiate_return과 같은 고객 지원 에이전트가 사용할 수 있는 함수를 정의합니다.

5. Gemini Flash 클라이언트 설정: 모델 이름과 사용 가능한 도구 목록을 지정하여 Gemini Flash 클라이언트를 설정합니다.

6. 채팅 세션 시작: 자동 함수 호출을 활성화하여 모델이 필요한 함수를 실행할 수 있도록 채팅 세션을 시작합니다.

7. 간단한 함수 호출 시연: 주문 상태 확인 및 반품 시작과 같은 간단한 함수 호출을 시연합니다.

8. 채팅 기록 탐색: 모델과 사용자 간의 내부 통신 및 함수 호출 실행 방식을 이해하기 위해 채팅 기록을 살펴봅니다.

9. 순차적 함수 호출 구현: 이전 함수 호출의 출력이 다음 호출에 의존하는 순차적 함수 호출을 시연합니다.

10. 병렬 함수 호출 구현: 에이전트가 독립적인 여러 함수를 실행해야 하는 병렬 함수 호출의 예를 보여줍니다.

11. 사용 가능한 함수 확장: 에이전트가 더 복잡한 작업 집합을 처리할 수 있도록 사용 가능한 함수를 늘립니다.

12. 수동 함수 호출 실행: 에이전트가 실행할 함수 목록을 제공하고, 사용자가 실제 함수 호출을 수행하는 대안적인 접근 방식을 보여줍니다.

이러한 단계를 따르면 Gemini Flash를 사용하여 고객 지원 에이전트를 설정하고, 순차적 및 병렬 함수 호출 기능을 활용하는 방법을 이해할 수 있습니다.

Gemini 모델에서 순차적 및 병렬 함수 호출을 실행하려면 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다:

1. 필요한 패키지 설치: Google Generative AI Python 패키지를 설치합니다.

2. 필요한 패키지 가져오기: Generative AI 패키지와 기타 필요한 유틸리티를 가져옵니다.

3. API 키 설정: Google AI Studio에서 API 키를 얻고, Colab 노트북의 비밀 또는 로컬 설정의 환경 변수로 설정합니다.

4. 사용 가능한 함수 정의: 외부 데이터 소스와 상호 작용하거나 특정 작업을 수행하는 함수 집합을 만듭니다. 각 함수의 목적을 이해할 수 있도록 자세한 문서 문자열을 제공합니다.

5. Gemini 클라이언트 설정: Generative AI 클라이언트를 초기화하고 Gemini 1.5 Flash 모델을 사용하도록 지정합니다. 사용 가능한 도구(함수) 목록을 모델에 제공합니다.

6. 채팅 세션 시작: 자동 함수 호출을 활성화하여 채팅 세션을 시작합니다.

7. 순차적 함수 호출 처리: 사용자 쿼리가 순차적 함수 호출을 요구할 때, 모델은 적절한 함수를 결정하고 필요한 입력을 제공합니다. 이후 이러한 함수를 실행하고 결과를 모델에 전달하여 최종 응답을 생성합니다.

8. 병렬 함수 호출 처리: 병렬 함수 호출이 필요한 쿼리의 경우, 모델은 필요한 함수와 해당 입력을 제공합니다. 이 함수들을 동시에 실행하고 결과를 모델에 전달하여 최종 응답을 생성합니다.

9. 함수 호출 결과를 모델에 제공: 순차적 또는 병렬 함수 호출을 실행한 후, 결과를 Gemini 모델에 전달하여 최종 응답을 생성합니다.

이러한 단계를 따르면 Gemini 모델의 기능을 활용하여 외부 데이터 또는 기능이 필요한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 모델이 적절한 함수를 결정하고 정보 흐름을 관리하는 능력은 대화형 에이전트 및 외부 데이터 소스와 통합이 필요한 기타 애플리케이션 구축에 매우 유용합니다.

Gemini 모델은 여러 함수 호출이 필요한 복잡한 프롬프트를 처리하는 데 있어 인상적인 기능을 보여줍니다. 순차적 및 병렬 함수 호출을 실행하고, 결과를 원활하게 통합하여 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.

주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 함수 호출 결정: 모델은 사용자의 프롬프트를 분석하여 순차적 또는 병렬로 실행해야 할 필요한 함수를 식별합니다.
2. 함수 실행: 모델은 식별된 함수에 필요한 입력을 제공하고, 사용자/해석기가 이를 실행합니다.
3. 결과 통합: 모델은 함수 호출 결과를 취합하여 최종 응답을 생성합니다.

이 프로세스를 통해 모델은 주문 상태 확인, 반품 시작, 주문 취소와 같은 복잡한 시나리오를 단일 프롬프트 내에서 처리할 수 있습니다. 중첩된 함수 호출을 관리하고 정확한 응답을 제공하는 모델의 능력은 특히 주목할 만합니다.

또한 모델은 10개의 함수까지 처리할 수 있을 만큼 확장성이 뛰어납니다. 이러한 유연성과 확장성은 Gemini 모델을 고객 지원 에이전트와 같은 복잡한 애플리케이션 구축에 적합한 도구로 만듭니다.

이 예시에서는 모델의 자동 및 수동 함수 호출 기능을