LLM にツールを持たせることで、より賢い AI 搭載のコーディング環境や、効率的で質の高いカスタマーサポートなど、数多くの応用が可能になりました。
自分でコードを書く前に、function-calling ツールのワークフローを理解しているか確認しましょう。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Responses API で AI アプリ開発はこれまでになく簡単です。シンプルなインターフェースでモデルにプロンプトを与える方法、推論系モデルを扱う際の最善の手法、そして LLM と往復の会話を構築する方法を学びましょう。
LLM は強力ですが、ツールを組み合わせるとさらに力を発揮します。追加の API キーや認証なしで、LLM システムにウェブ検索を統合する方法を学びましょう。ツールは実質的に何でもなり得ることを理解し、モデルの基礎能力を超えるために、LLM から呼び出せる独自ツールを作成しましょう。
現在の演習
3 つの主要な設計パラダイムで、LLM システムを概念実証から本番運用へ移行しましょう。LLM を使って JSON のような一貫性があり信頼できる構造化出力を生成する方法を学びます。さらに、セマンティックイベントを用いてユーザーに更新をストリーミングし、双方向で楽しい体験を生み出します。最後にマルチモーダルへ対応し、OpenAI の GPT-5 モデルでテキストと画像を組み合わせる方法を学びましょう。
