大規模言語モデル(LLM)には、その性質上、一定の制限があります。例えば、ほとんどのLLMは数学的計算の実行や、トレーニング打ち切り日以降の最新情報へのアクセスが得意ではありません。これらの制限に対処するため、LLMには外部ツールの使用や関数呼び出しを行う機能を与えることができます。

関数呼び出しの流れは以下のようになります:

1. ユーザーのクエリを受け取ると、LLMはまず外部ツールを使用する必要があるかどうかを判断します。
2. LLMが外部ツールを使用すると判断した場合、利用可能なオプションから適切なツールを選択します。
3. LLMは選択したツールに対して呼び出しを行います。これはAPIや外部関数の呼び出しになります。
4. ツールからの応答がLLMに返され、初期のユーザークエリと組み合わせて最終的な応答が生成されます。

このアプローチにより、LLMは外部の機能やリソースを活用して、ユーザークエリに対してより包括的で正確な応答を提供することができます。

大規模言語モデル(LLM)には、その性質上、一定の制限があります。例えば、ほとんどのLLMは数学的計算の実行や、トレーニング打ち切り日以降の最新情報へのアクセスが得意ではありません。これらの制限に対処するため、LLMには外部ツールの使用や関数呼び出しを行う機能を与えることができます。

関数呼び出しの流れは以下のようになります:

1. ツールの判断: ユーザーのクエリを受け取ると、LLMはまず応答を生成するためにツールを使用する必要があるかどうかを評価します。ツールが不要な場合は、LLMの内部トレーニングデータを使用して応答を生成します。

2. ツールの選択: LLMがツールを使用する必要があると判断した場合、利用可能なオプションから適切なツールを選択します。例えば、計算が必要な場合はCalculatorツールを、天気情報が必要な場合はWeb検索ツールを選択します。

3. ツールの呼び出し: ツールが選択されたら、LLMはツールの機能を実装する外部関数やAPIに呼び出しを行います。ツールの入力パラメータはツールの入力スキーマによって決まります。

4. 応答の生成: 外部ツールや関数呼び出しからの応答がLLMに返され、LLMはこの情報と元のユーザークエリを組み合わせて最終的な応答を生成します。

この流れにより、LLMは外部の機能やリソースを活用して、ユーザークエリに対してより包括的で正確な応答を提供することができます。

Cloud 3ファミリーのツールを定義するには、2つの主要な要素があります:

1. 説明: これはツールの詳細な説明で、Cloud モデルがどのツールを使用するかを判断するために使用されます。説明には、ツールの機能、使用タイミング、必要なパラメータ、重要な注意点や制限などの詳細を盛り込む必要があります。

2. 実装: これはツールの実際の実装で、外部APIや関数になります。ツールの定義には、ツールの入力スキーマが指定されており、これによってユーザークエリが提供すべき入力が決まります。

ユーザーがクエリを提供すると、Cloudモデルはツールの説明に基づいて使用するツールを最初に判断します。次に、対応するツールの実装に呼び出しを行い、必要な入力を渡します。ツールの応答がCloudモデルに返され、最終的な応答がユーザーに生成されます。

ツールを定義する際のベストプラクティスには以下のようなものがあります:

• 非常に詳細な説明を提供し、ツールの重要な側面をすべてカバーする。
• ツール名が明確で説明的であることを確認する。
• ユーザークエリに合わせて入力スキーマを慎重に定義する。
• より複雑なユースケースのためにツールをチェーン化することを検討する。
• ツールの定義と実装を徹底的にテストし、期待通りに機能することを確認する。

これらのガイドラインに従うことで、Cloud 3ファミリーのツール使用機能を効果的に活用し、言語モデルの機能を拡張することができます。

Anthropic Cloud 3ファミリーのモデルでツールを定義する際は、以下のベストプラクティスに従うことが重要です:

1. 詳細な説明の提供: 各ツールの説明を非常に詳細に行います。ツールの機能、使用タイミング、ツールの動作に影響する要因などについて説明します。

2. パラメータの説明: ツールが要求するパラメータの意味と影響を明確に説明します。これにより、言語モデルがツールを効果的に使用できるようになります。

3. 制限の強調: ツールの重要な注意点や制限事項(例えば、返さない情報の種類)を明記します。

4. 明確性の確保: ツール名が明確で曖昧でないことを確認します。言語モデルはツールの説明を使ってツールを選択するため、名称は重要です。

5. 有用性の重視: 実際に役立つ関連性の高いツールを提供することに焦点を当てます。必要のないツールや重複するツールは避けます。

6. ツールチェーンの検討: シーケンシャルなツール使用が必要な場合は、Opusモデルの使用を検討してください。Opusはこのようなケースに適しています。

7. 徹底的なテスト: ツールの定義と実装を徹底的にテストし、期待通りの機能を提供することを確認します。

これらのベストプラクティスに従うことで、Anthropic Cloud 3モデルが外部の機能を効果的に活用し、その機能を拡張できるような高品質なツール定義を作成できます。

Cloud 3ファミリーのモデルを使ってカスタマーサービスのチャットボットを構築するには、以下の手順に従います:

1. Anthropicパッケージのインストール: Anthropic Pythonクライアントパッケージをインストールします。

2. Anthropic APIキーの設定: Cloud 3モデルを使用するために、Anthropic APIキーを設定します。

3. Cloud 3モデルの選択: この例ではCLA 3 Opusモデルを使用します。Opusはより複雑なツール使用とチェーニングをサポートしています。

4. クライアント側ツールの定義: カスタマーサービスのチャットボットに以下の3つのツールを定義します:

   • 顧客情報の取得
   • 注文詳細の取得
   • 注文のキャンセル

   各ツールには詳細な説明、入力スキーマ、外部関数による実装が含まれています。

5. メインループの実装: ユーザーの入力を処理し、使用するツールを判断し、適切な関数を呼び出し、言語モデルに応答を返すメインループを実装します。

6. チャットボットのテスト: 顧客のメールアドレスの取得、注文状況の確認、注文のキャンセルなど、さまざまなユーザークエリでチャットボットをテストします。

このプロセスに従うことで、Cloud 3ファミリーのモデルと外部ツールや関数の呼び出し機能を活用したカスタマーサービスのチャットボットを構築できます。

このビデオでは、Anthropic Cloud 3ファミリーのモデルにおける関数呼び出しと外部ツールの使用について探ってきました。以下の重要なポイントを学びました:

1. 関数呼び出しの動機: LLMには一定の制限があり、複雑な計算の実行や最新情報へのアクセスが得意ではありません。関数呼び出しにより、LLMは外部ツールやAPIを活用してこれらの制限を克服できます。

2. 関数呼び出しの流れ: LLMは最初に外部ツールを使用する必要があるかどうかを判断し、提供された説明に基づいて適切なツールを選択し、ツールの実装に呼び出しを行います。

3. ツールの定義: ツールは名称、詳細な説明、入力スキーマで定義されます。説明はLLMがツールを選択する上で非常に重要です。

4. ベストプラクティス: ツールの機能、パラメータ、制限などについて明確で包括的な説明を提供します。これにより、LLMが適切なツールを選択できるようになります。

5. 実装例: Anthropic Cloud 3モデルとクライアント側ツールを使ったカスタマーサービスのチャットボットの構築例を示しました。ツールの定義、機能の実装、LLMの意思決定プロセスへの統合について説明しました。

6. Opusとハイクの比較: Opusとハイクの両方で関数呼び出しが可能ですが、シリアル化されたツール使用などの複雑なシナリオにはOpusの方が適しています。

これらの概念を理解することで、Anthropic Cloud 3ベースのアプリケーションの機能を拡張するために、関数呼び出しと外部ツールの使用を効果的に活用できます。