Gemini API를 사용한 함수 호출

함수 호출을 사용하면 모델을 외부 도구 및 API에 연결할 수 있습니다. 모델은 텍스트 대답을 생성하는 대신 특정 함수를 호출할 시점을 결정하고 실제 작업을 실행하는 데 필요한 파라미터를 제공합니다. 이를 통해 모델은 자연어와 실제 작업 및 데이터 간의 브리지 역할을 할 수 있습니다. 함수 호출에는 세 가지 주요 사용 사례가 있습니다.

  • 작업 실행: API를 사용하여 약속 예약, 송장 생성, 이메일 전송, 스마트 홈 기기 제어와 같은 외부 시스템과 상호작용합니다.
  • 지식 확대: 데이터베이스, API, 기술 자료와 같은 외부 소스의 정보에 액세스합니다.
  • 기능 확장: 외부 도구를 사용하여 계산을 실행하고 계산기 사용 또는 차트 생성과 같은 모델의 제한사항을 확장합니다.

아래에서 이러한 사용 사례의 예를 찾아볼 수 있습니다.

회의 일정 예약

이 예에서는 특정 시간에 참석자와 회의 일정을 예약하는 함수를 정의하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 모델은 사용자 요청을 파싱하고 구조화된 인수를 반환하여 외부 시스템에서 작업을 트리거할 수 있습니다.

Python

from google import genai

schedule_meeting_function = {
    "type": "function",
    "name": "schedule_meeting",
    "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string", "description": "Date (e.g., '2024-07-29')"},
            "time": {"type": "string", "description": "Time (e.g., '15:00')"},
            "topic": {"type": "string", "description": "The meeting topic."},
        },
        "required": ["attendees", "date", "time", "topic"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/14/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    tools=[{"type": "function", **schedule_meeting_function}],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const scheduleMeetingFunction = {
  type: 'function',
  name: 'schedule_meeting',
  description: 'Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      attendees: { type: 'array', items: { type: 'string' } },
      date: { type: 'string', description: 'Date (e.g., "2024-07-29")' },
      time: { type: 'string', description: 'Time (e.g., "15:00")' },
      topic: { type: 'string', description: 'The meeting topic.' },
    },
    required: ['attendees', 'date', 'time', 'topic'],
  },
};

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3.6-flash',
  input: 'Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.',
  tools: [scheduleMeetingFunction],
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'function_call') {
    console.log(`Function to call: ${step.name}`);
    console.log(`Arguments: ${JSON.stringify(step.arguments)}`);
  }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "schedule_meeting",
        "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string"},
            "time": {"type": "string"},
            "topic": {"type": "string"}
          },
          "required": ["attendees", "date", "time", "topic"]
        }
    }]
  }'

날씨 가져오기

이 예에서는 위치의 온도 데이터를 가져오는 함수를 정의하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 모델은 실시간 또는 외부 정보가 필요한 쿼리에 대답하기 위해 외부 API를 호출할 수 있습니다.

Python

from google import genai

weather_function = {
    "type": "function",
    "name": "get_current_temperature",
    "description": "Gets the current temperature for a given location.",