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Dev.toAI/ML
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Ollama 기반 Local LLM의 Function Calling 구현을 통한 Agentic Workflow 구축
Function Calling with Ollama: Make Your Local LLM Run Real Tools
AI 요약
Context
학습 데이터에 의존하는 Local LLM의 폐쇄적 시스템 구조로 인한 실시간 데이터 접근 불가 문제 발생. 단순 Chat Completion 단계에서 벗어나 외부 API 및 데이터베이스와 상호작용하는 Production-grade Agent로의 전환 필요성 증대.
Technical Solution
- OpenAI API 호환 JSON Schema 기반의 Tool Definition을 통한 인터페이스 표준화
- LLM을 직접적인 실행자가 아닌 Structured Request를 생성하는 Planner로 정의한 분리 구조 설계
- Model-Code-Model로 이어지는 2-Round Trip 루프를 통한 추론 및 실행 결과의 자연어 통합 처리
- Zod 라이브러리를 활용한 엄격한 Schema Validation으로 소규모 모델의 Argument Hallucination 방어
- System Prompt 최적화를 통한 Tool 호출 시점 제어 및 누락 파라미터 재요청 로직 구현
- 다중 도구 정의를 통한 복합 태스크의 자동 체이닝(Chaining) 구조 확보
실천 포인트
1. qwen
2.5:7b 또는 llama
3.1:8b 이상의 모델을 선택하여 Function Calling 안정성 확보
2. 모델의 Argument 생성 오류에 대비해 Zod 등 Schema Validation 레이어 필수 배치
3. 호출 실패 시 에러 메시지를 모델에 다시 피드백하여 Self-Correction 유도
4. 무분별한 Tool 호출 방지를 위해 System Prompt에 호출 조건 및 제약 사항 명시