多くの大規模言語モデルはネイティブのツール呼び出しインターフェースを備えていませんが、ツール使用は出力の信頼性向上に不可欠です。この記事では、プロンプトエンジニアリングによるアプローチを紹介します。LLMは本質的に次トークン予測器であるため、ツール定義と指示を直接プロンプトに埋め込み、モデルの応答を解析して構造化コマンドを抽出します。著者はPythonのregexとJSONモジュールを使用した最小実装を示し、モデル出力を実際の関数にマッピングする方法を解説しています。この手法はモデル非依存で、チャットベースのLLMならどのモデルでも動作するため、APIレベルの関数呼び出しが利用できない場合の貴重な代替手段となります。また、不正な応答などのエッジケースについても議論し、堅牢な解析戦略を提案しています。カスタムAIエージェントを構築する開発者や、既存システムにLLMを統合する開発者にとって、柔軟で移植性の高いソリューションです。
ネイティブのツール呼び出しAPIを持たないLLMで、プロンプトに指示を埋め込んでツール使用を実現する手法を解説。