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당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

Invoking a tool

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Invoking a tool - Amazon Nova
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If Amazon Nova decides to call a tool, a tool use block will be returned as a part of the assistant message and the stop reason will be "tool_use". The tool block will contain the name of the tool and it's inputs.

Note

To improve the accuracy of tool calls, the default behavior of Amazon Nova models is to use chain of thought reasoning for tool calling. The thought process will be made available to you in the assistant message and will be contained in <thinking> tags. It is possible to have multiple tool calls and thinking blocks in a response so your application should take this into account.

If tool choice is configured to any or tool, this will override the chain of thought behavior and the response will only contain the necessary tool calls.

{ "toolUse": { "toolUseId": "tooluse_20Z9zl0BQWSXjFuLKdTJcA", "name": "top_song", "input": { "sign": "WZPZ" } } }

To actually call the tool, the tool name and arguments can be extracted from the message and the application can then invoke it.

Here is an example for how you can process a tool call.

def get_top_song(sign): print(f"Getting the top song at {sign}") return ("Espresso", "Sabrina Carpenter") stop_reason = response["stopReason"] tool, song, artist = None, None, None if stop_reason == "tool_use": thought_process = next( block["text"] for block in response["output"]["message"]["content"] if "text" in block ) print(thought_process) tool = next( block["toolUse"] for block in response["output"]["message"]["content"] if "toolUse" in block ) if tool["name"] == "top_song": song, artist = get_top_song(tool["input"]["sign"])

It is important to keep security in mind when you are defining and invoking tools. LLMs like Amazon Nova don't have access to the session details so permissions should be validated when necessary before invoking a tool. Rely on user details from your session instead of augmenting the prompt and allowing Amazon Nova to inject it into the tool call.

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