Tool calling demo

ツール選択、引数、結果返却を分けて見る

ユーザー入力からツールを選び、JSON Schema風の引数を作り、結果を返すTool callingの最小フローを確認します。

このデモは実際のLLMを呼びません。ツール呼び出しで分けて考えるべき部品を確認するための疑似フローです。

ユーザー入力

ツール候補

search_notes

AI Engineering Notesの記事を検索する

explain_json_schema

Tool callingの引数設計をJSON Schema観点で説明する

list_related_service_links

JSON Manとの関連導線を返す

Tool callingの疑似実行

1. Select

search_notes を選択。まず背景知識の記事検索で文脈を集める入力として扱えるため。

2. Validate arguments

{
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string"
      },
      "category": {
        "type": "string",
        "enum": [
          "basics",
          "retrieval",
          "agents",
          "prompting"
        ]
      }
    },
    "required": [
      "query"
    ]
  },
  "arguments": {
    "query": "RAGについて記事を探して",
    "category": "retrieval"
  }
}

3. Return

RAGとは、検索した外部文書をLLMの入力へ加えて、回答の根拠と鮮度を補う設計です。