Ein Text-zu-Abfrage-Workflow in der Praxis
Diese Übung ist Teil des Kurses
Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph
Anleitung zur Übung
- Initialisiere ein OpenAI-LLM mit einem geeigneten
temperature-Wert mithilfe der LangChain-KlasseChatOpenAI. - Wandle die gegebene natürlichsprachliche Abfrage in eine MongoDB-Abfrage um, führe sie aus und erhalte die Ergebnisse als Python-Liste.
- Erstelle eine Prompt-Vorlage für das LLM, bestehend aus einem System-Prompt und einem Platzhalter für Nachrichten, mit der Methode
.from_messages(). - Verknüpfe den Prompt mit dem LLM über den Operator
|und rufe es mit den Abfrageergebnissen (docs) und der Nutzerabfrage (user_query) auf.
Hinweis: Wenn du DataLab im Restricted Mode betreibst, wird diese Übung derzeit noch nicht unterstützt. Wir arbeiten aktiv daran, sie künftig verfügbar zu machen.
Interaktive Übung
In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.
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