(MultiModal) OpenAI Function Calling으로 자연어 계산기 만들기 (두 수 더하기 자동화 예제)

OpenAI Function Calling으로 자연어 계산기 만들기 (두 수 더하기 자동화 예제)

1. 소개

이번 포스팅에서는 OpenAI GPT-3.5-turbo의 Function Calling 기능을 활용하여 사용자가 "2와 3을 더해줘"처럼 자연어로 요청하면

• GPT가 파라미터를 자동 인식해
• Python 함수로 실제 계산(덧셈)
• 최종 답변을 자연어로 출력하는 AI 기반 계산기 챗봇 예제를 소개합니다.

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2. 전체 코드 구조

import os
import requests
import warnings
import base64
from openai import OpenAI
import openai
from dotenv import load_dotenv
from playsound import playsound
import sounddevice as sd
import json
from scipy.io.wavfile import write

warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
load_dotenv(dotenv_path='openapi_key.env')
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = api_key
client = OpenAI()

def add_number(num1, num2):
    print('call', num1, num2)
    return {'sum': num1 + num2}

sumtool = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "add_number",
        "description": "두 숫자의 합을 계산합니다.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "num1": {"type": "number", "description": "First number to add."},
                "num2": {"type": "number", "description": "Second number to add."},
            },
            "required": ["num1", "num2"],
        },
    },
}]

# 1. 자연어 입력 → GPT에게 함수 사용 선언
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "2와 3을 더해줘."},
        ],
    }],
    tools=sumtool)

response_message = response.choices[0].message
print('response_message:', response_message)

# 2. GPT가 함수 파라미터 자동 추출
argV = response_message.tool_calls[0].function.arguments
args = json.loads(argV)
print(args['num1'], args['num2'])

# 3. 실제 Python 함수 실행
rst = add_number(args['num1'], args['num2'])
print(rst)

# 4. 결과를 함수 메시지로 GPT에게 추가 전달 (role: function)
messages = [{
    "role": "user",
    "content": "2와 3을 더해줘."
}]
messages.append({'role':'function',
                'name':'add_number',
                'content':json.dumps(rst)})

# 5. 최종 자연어 답변 생성 요청
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages)
print('response choices:', response.choices[0].message.content)

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3. 주요 동작 설명

1. Function tool 정의

   • add_number(num1, num2) 함수 구조/설명/파라미터 타입을 tool로 선언

2. 자연어 → 함수 호출 자동화

   • “2와 3을 더해줘” 등 자연어 입력 → GPT가 함수에 맞는 파라미터(num1=2, num2=3)를 추출

3. 실제 Python 함수 실행

   • add_number()로 직접 계산

4. 함수 실행 결과 → GPT에게 전달

   • 결과({"sum": 5})를 function 메시지로 추가
   • GPT가 자연어로 “2와 3을 더하면 5입니다.”와 같이 최종 응답 생성

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4. 활용 팁

• 덧셈뿐만 아니라 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등 다양한 계산 함수로 확장 가능
• 여러 함수, 멀티툴, 조건문 등 실전 챗봇 설계에 바로 응용
• 계산, 변환, 데이터 조회, 자동화 등 Function Calling은 모든 “AI + 실제 코드 실행” 패턴의 핵심

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5. 마치며

Function Calling은

• AI가 자연어를 이해하고, 적절한 함수 실행을 자동화
• 결과를 자연어로 설명까지 해주는
• 실전 AI 챗봇/자동화의 필수 도구입니다!

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참고

• OpenAI Function Calling 공식 문서
• 다양한 확장/실전 예제는 Issues/댓글로 남겨주세요!