AI901-Foundry#47-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある旅行サイト企業が、顧客に対し「リアルタイムにフライト料金検索 + 宿泊予約 + 天気予報統合」を行う AI 旅行アシスタントを Foundry SDK で構築します。ユーザー体感応答時間が短く、外部 API (フライト / ホテル / 天気) と統合する必要があります。
解決策
Foundry SDK の function calling で 3 つの tool (search_flights / book_hotel / get_weather) を JSON Schema で宣言し、GPT-4o が必要に応じて自律的に呼び出すよう設計、応答は streaming モードでユーザーに逐次表示します。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
function calling + streaming の組み合わせは旅行アシスタントの典型実装で、Microsoft 公式の Foundry SDK チュートリアルでも紹介される標準パターンです。function calling により GPT-4o が「フライト料金を調べる」「ホテルを予約する」「天気を確認する」といった意図を自律的に判断し、JSON Schema で宣言された tool を必要なパラメータと共に呼び出します。アプリ側は実際の外部 API (フライト検索 API / ホテル予約 API / 天気 API) を実行して結果を返し、モデルが結果を統合した最終応答を生成します。streaming モードを併用することで、検索や予約結果の生成過程をユーザーに逐次表示でき、長い応答でも体感レイテンシを短縮できます。Foundry SDK の AzureOpenAI クライアントから両機能を直接利用でき、本番品質の旅行アシスタント設計として完全に妥当です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションは function calling と streaming を Microsoft 公式パターンで組み合わせた高品質設計で、要件 (リアルタイム性 / 外部 API 統合 / UX) のすべてを満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
function calling + streaming の組み合わせは旅行アシスタントの典型実装で、Microsoft 公式の Foundry SDK チュートリアルでも紹介される標準パターンです。function calling により GPT-4o が「フライト料金を調べる」「ホテルを予約する」「天気を確認する」といった意図を自律的に判断し、JSON Schema で宣言された tool を必要なパラメータと共に呼び出します。アプリ側は実際の外部 API (フライト検索 API / ホテル予約 API / 天気 API) を実行して結果を返し、モデルが結果を統合した最終応答を生成します。streaming モードを併用することで、検索や予約結果の生成過程をユーザーに逐次表示でき、長い応答でも体感レイテンシを短縮できます。Foundry SDK の AzureOpenAI クライアントから両機能を直接利用でき、本番品質の旅行アシスタント設計として完全に妥当です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションは function calling と streaming を Microsoft 公式パターンで組み合わせた高品質設計で、要件 (リアルタイム性 / 外部 API 統合 / UX) のすべてを満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
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