Un flux text-to-query en pratique
Cette activité fait partie du cours
Agents de conversion texte‑en‑requête avec MongoDB et LangGraph
Instructions de l’exercice
- Initialisez un LLM OpenAI avec une valeur de
temperatureappropriée à l'aide de la classeChatOpenAIde LangChain. - Convertissez la requête en langage naturel fournie en une requête MongoDB, exécutez-la et obtenez les résultats sous forme de liste Python.
- Créez un gabarit d'invite pour le LLM, composé d'une invite système et d'un espace réservé pour les messages, en utilisant la méthode
.from_messages(). - Chaînez l'invite avec le LLM à l'aide de l'opérateur
|, puis invoquez-le sur les résultats de la requête (docs) et la requête de l'utilisateur (user_query).
Remarque : Si vous exécutez DataLab en mode restreint, cet exercice n'est pas encore pris en charge. Nous travaillons activement à le rendre disponible prochainement.
Exercice interactif pratique
Passez de la théorie à l’action grâce à l’un de nos exercices interactifs
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