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प्रैक्टिस में एक text-to-query वर्कफ़्लो

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MongoDB और LangGraph के साथ Text-to-Query Agents

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • LangChain की ChatOpenAI क्लास का उपयोग करके उपयुक्त temperature वैल्यू के साथ एक OpenAI LLM इनिशियलाइज़ करें.
  • दी गई natural language क्वेरी को MongoDB क्वेरी में बदलें, उसे चलाएँ, और नतीजे Python लिस्ट के रूप में प्राप्त करें.
  • .from_messages() मेथड का उपयोग करके LLM के लिए एक प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाएँ, जिसमें एक system प्रॉम्प्ट और मैसेजेज़ के लिए placeholder शामिल हो.
  • | ऑपरेटर का उपयोग करके प्रॉम्प्ट को LLM के साथ चेन करें, और क्वेरी रिज़ल्ट्स (docs) और यूज़र क्वेरी (user_query) पर इसे invoke करें.


नोट: यदि आप DataLab को Restricted Mode में चला रहे हैं, तो यह अभ्यास अभी समर्थित नहीं है. हम इसे भविष्य में उपलब्ध कराने पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं.


इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

हमारे इंटरैक्टिव अभ्यासों में से किसी एक के साथ सिद्धांत को व्यवहार में बदलें

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