まとめ
このモジュールでは、ツール呼び出しによって生成 AI モデルがテキストのみの推論から実用的で根拠のあるアクションに拡張されるしくみについて学習しました。
OpenAI Responses API 要求でツールを構成する方法と、各ツールが異なる機能を追加する方法について説明しました。
- code_interpreter ツールを使用すると、計算、データ分析、反復的な問題解決のために、モデルで Python コードを生成して実行できます。
- web_search ツールを使用すると、現在の外部情報を取得できるため、応答にタイムリーなソースベースのコンテンツを含めることができます。
- file_search ツールは、モデルが独自のインデックス付きドキュメントとナレッジ ファイルからの質問に答えるのに役立ちます。
- 関数ツールを使用すると、アプリケーションでカスタム ビジネス ロジックを実行し、結果をモデルに返すことができます。
すべてのツールで、同じコア実装パターンが適用されます。要求でツールを定義し、モデルで使用するタイミングを決定させ、必要に応じてツールの出力を返し、正確性と安全性に関する応答を検証します。
次の手順として、これらの手法を組み合わせて、より多くの機能を備えたアシスタントを構築し、永続化された命令、ツール、オーケストレーションを使用して完全なエージェント ソリューションに進化させることができます。