Ein Text-zu-Abfrage-Workflow in der Praxis
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph</Kurs>Übungsanweisungen
- 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.
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