Function Calling

AI 개념

약 1분 읽기

LLM이 사용자의 요청을 해석해 미리 등록된 외부 함수나 API를 골라 호출하도록 연결하는 기능입니다.

다른 이름

함수 호출Tool Use도구 사용

상세 설명

Function Calling(함수 호출)은 LLM이 사용자의 요청을 해석해, 미리 등록된 외부 함수나 API 중 적절한 것을 선택하고 필요한 인자를 채워 호출하도록 하는 기능입니다. 모델은 직접 코드를 실행하지 않고, 호출할 함수 이름과 인자를 구조화된 형식(JSON)으로 출력하며, 실제 실행과 결과 반환은 애플리케이션이 맡습니다. 이를 통해 실시간 데이터 조회, 계산, 데이터베이스 질의, 외부 서비스 연동처럼 모델이 스스로 할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다. OpenAI·Anthropic·Google 등 주요 제공업체가 지원하며, AI 에이전트를 구축하는 핵심 메커니즘입니다.

도구 선택에서 중요한 이유

Function Calling 지원 여부는 단순 챗봇과 실제 업무를 처리하는 AI 에이전트를 가르는 기준입니다. 외부 시스템과 연동해 작업을 자동화하려면 모델이 함수 호출을 안정적으로 구조화할 수 있어야 합니다. 도구를 고를 때는 동시에 여러 함수를 호출할 수 있는지, 호출 인자 형식을 스키마로 강제할 수 있는지, 호출 실패 시 재시도·검증 로직을 둘 수 있는지를 확인하면 좋습니다.

도구를 고를 때 확인할 점

함수 인자를 JSON 스키마로 강제해 형식 오류를 줄일 수 있는가
한 번의 응답에서 여러 함수를 병렬로 호출할 수 있는가
호출 결과를 다시 모델에 넘겨 후속 추론을 이어갈 수 있는가
잘못된 호출이나 누락된 인자에 대한 검증·재시도 수단이 있는가

실제 적용 예시

"다음 주 부산 출장 항공편 알아봐줘"라는 요청을 받으면, 모델은 직접 답을 지어내는 대신 search_flights 함수를 호출 대상으로 지정하고 출발지·도착지·날짜 인자를 채워 반환합니다. 애플리케이션이 실제 항공 API를 호출해 받은 결과를 모델에 다시 전달하면, 모델이 사람이 읽기 좋은 형태로 정리해 줍니다.