テキストからクエリへのワークフローを実践する
この演習はコースの一部です
MongoDB と LangGraph で学ぶ Text-to-Query エージェント
演習の手順
- LangChain の
ChatOpenAIクラスを使って、適切なtemperature値で OpenAI の LLM を初期化します。 - 与えられた自然言語のクエリを MongoDB クエリに変換し、実行して、結果を Python のリストとして取得します。
.from_messages()メソッドを使い、システムプロンプトとメッセージ用プレースホルダーで構成される LLM 用のプロンプトテンプレートを作成します。|演算子でプロンプトと LLM を連結し、クエリ結果（docs）とユーザークエリ（user_query）を入力して呼び出します。
Note: DataLab を制限モードで実行している場合、この演習はまだサポートされていません。現在、将来的に利用可能にするため対応中です。
