Un workflow text-to-query in pratica
Questo esercizio fa parte del corso
Agent text-to-query con MongoDB e LangGraph
Istruzioni dell'esercizio
- Inizializza un LLM di OpenAI con un valore di
temperatureappropriato usando la classeChatOpenAIdi LangChain. - Converti la query in linguaggio naturale fornita in una query MongoDB, eseguila e ottieni i risultati come lista Python.
- Crea un prompt template per l'LLM, composto da un system prompt e da un placeholder per i messaggi, usando il metodo
.from_messages(). - Metti in catena il prompt con l'LLM usando l'operatore
|e invocalo sui risultati della query (docs) e sulla query dell'utente (user_query).
Nota: se stai usando DataLab in Modalità con restrizioni, questo esercizio non è ancora supportato. Stiamo lavorando per renderlo disponibile in futuro.
Esercizio pratico interattivo
Passa dalla teoria alla pratica con uno dei nostri esercizi interattivi
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