Function Calling: LLM이 외부 세계와 소통하는 방법 (ft. Qwen, llama, Gemma)

핵심 내용

• Function Calling을 LLM이 자연어 요청을 구조화된 함수 호출 JSON으로 바꿔 외부 API와 상호작용하는 기술로 정리
• ReAct, Toolformer, OpenAI Function Calling의 흐름을 통해 등장 배경과 필요성 설명
• LLM은 호출 지시 생성, 애플리케이션은 실제 실행과 결과 재전달을 담당하는 역할 분리 구조 제시
• Qwen, Llama 3.1, Gemma 3의 함수 호출 포맷과 파싱 방식 차이 비교

적용해볼 점

• 함수 정의를 JSON 스키마로 명시해 모델 입력에 포함
• 모델별 출력 형식에 맞는 파싱 로직과 후처리 구현
• 실시간 정보 조회, 도구 연동, 에이전트형 워크플로우에 Function Calling 활용