# ツール選択のベストプラクティス
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**注記**  
このドキュメントは Amazon Nova バージョン 1 を対象としています。Amazon Nova 2 Sonic ガイドについては、「[ツールの設定](https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/nova2-userguide/sonic-tool-configuration.html)」を参照してください。

Amazon Nova Sonic でツールを実装する場合は、最適なパフォーマンスを確保するために、以下のベストプラクティスに従うことをお勧めします。
+ **スキーマ構造をシンプルにする**: 最上位キーは、可能であれば 3 以下に制限します。
+ **個別のパラメータ名を作成する**: 混乱を避けるために、類似したパラメータ間では明確かつ意味的に異なる名前を使用してください (つまり、異なる目的を果たすパラメータに「product\$1id」と「cart\$1item\$1id」のような紛らわしい名前を付けることは避けてください)。
+ **詳細なツールの説明を提供する**: 各ツールの目的と、モデルが適切なツールを選択するのに役立つ使用すべきタイミングを明確に記述します。
+ **入力スキーマを正確に定義する**: パラメータタイプを指定し、各パラメータの説明を含めます。必須パラメータとオプションパラメータを明確に指定します。
+ **コンテキストの長さをモニタリングする**: コンテキストがより大きなトークン数 (約 50,000 トークン) に近づくにつれ、ツールのパフォーマンスが低下する可能性があります。長いコンテキストを使用する場合は、複雑なタスクを小さなステップに分割することを検討してください。
+ **エラー処理を実装する**: 適切なフォールバック動作を組み込み、ツールの実行が失敗した場合に備えます。
+ **徹底的にテストする**: デプロイ前に、ツールがさまざまな入力とエッジケースで動作することを確認します。
+ **Greedy デコードパラメータ**: ツールの使用時には温度の値を 0 に設定します。

以下の一般的な問題を避けることをお勧めします。
+ JSON スキーマ準拠の失敗が発生した場合は、スキーマ構造を単純化するか、より明確な指示を出す必要があるかもしれません。
+ モデルは、結果を改善するオプションのパラメータ (クエリの「制限」パラメータなど) を省略する場合があることに注意してください。

これらのガイドラインに従うことで、Amazon Nova Sonic モデルのツール使用機能を最大限に活用し、外部データソースにアクセスして複雑なアクションを実行できる強力な会話型 AI アプリケーションを作成できます。