HuggingChat 커뮤니티 도구 출시

Hugging Face는 HuggingChat용 커뮤니티 도구를 출시하여 사용자가 공개 Hugging Face Space를 모델이 직접 호출할 수 있는 기능적인 도구로 변환할 수 있게 했습니다. 이번 업데이트로 HuggingChat의 기능이 이미지 이해, 비디오 생성, 텍스트‑투‑스피치 등 새로운 모달리티로 확장됩니다.

공개 Space를 도구로 통합하기

사용자는 HuggingChat 도구 생성 인터페이스에 Space URL을 입력함으로써 모든 공개 Hugging Face Space를 도구로 변환할 수 있습니다. URL을 입력하면 시스템이 자동으로 사용 가능한 함수와 매개변수를 채워줍니다. 최적의 성능을 위해 사용자는 세 가지 핵심 필드를 설정해야 합니다:

• 도구 설명: LLM에 전달되어 도구의 목적을 설명하는 간결한 설명.
• AI 함수 이름: 도구를 코드 함수로 나타내는 짧고 고유하며 자체 설명적인 이름.
• 인수: LLM이 채울 수 있는 매개변수로, 필수(반드시 제공), 선택적(기본값이 있지만 재정의 가능), 고정(모델이 변경할 수 없는 상수값)으로 구분됩니다.

Python 및 Gradio로 맞춤 도구 만들기

맞춤 도구는 기본 Python과 Gradio 라이브러리를 사용해 만들 수 있습니다. 이 과정은 Hugging Face에 공개 Gradio Space를 생성하고(무료 CPU Basic 티어에서 실행 가능) app.py 파일을 배포하는 것을 포함합니다.

예를 들어, 주사위 굴리기 도구는 지정된 면 수에 따라 무작위 정수를 반환하는 함수를 정의함으로써 구현할 수 있습니다. Gradio Space가 배포되면, 공개 Space에 대해 사용한 동일한 도구 생성 과정을 통해 HuggingChat에 연결할 수 있습니다. Hugging Face는 하나의 Space에 여러 함수를 호스팅하여 도구 관리를 단순화할 수 있다고 언급했습니다.

도구 통합으로 AI 어시스턴트 강화하기

커뮤니티 도구는 도구 페이지에서 전역적으로 활성화하거나 특정 AI 어시스턴트에 번들링할 수 있습니다. 도구와 호환되는 모델로 새 어시스턴트를 만들 때, 사용자는 최대 세 개의 서로 다른 도구를 선택해 추가할 수 있습니다.

시스템 지시문을 사용해 모델에게 언제, 어떻게 통합된 도구를 활용할지 안내할 수 있습니다. 예를 들어, "게임 마스터" 어시스턴트는 이미지 생성 도구와 주사위 굴리기 도구를 모두 구성해 역할 수행 상호작용을 강화할 수 있습니다.

개인 문서를 위한 RAG 도구 구현하기

검색 기반 생성(RAG)을 지원하기 위해 Hugging Face는 RAG 도구 템플릿 Space를 제공했습니다. 사용자는 템플릿 Space를 자신의 계정으로 복제하고 sources/ 폴더에 파싱하려는 문서를 업로드함으로써 자체 RAG 도구를 구현할 수 있습니다. Space가 활성화되면 HuggingChat 도구로 변환되어 모델이 사용자의 특정 문서를 기반으로 질문에 답변할 수 있게 됩니다.