실전에서의 텍스트-투-쿼리 워크플로
이 연습은 강의의 일부입니다
MongoDB와 LangGraph로 만드는 Text-to-Query 에이전트
연습 안내
- LangChain의
ChatOpenAI클래스를 사용해 적절한temperature값으로 OpenAI LLM을 초기화하세요. - 제공된 자연어 질의를 MongoDB 쿼리로 변환하고, 실행한 후 결과를 Python 리스트로 받으세요.
.from_messages()메서드를 사용해 시스템 프롬프트와 메시지 플레이스홀더로 구성된 LLM용 프롬프트 템플릿을 만드세요.|연산자로 프롬프트를 LLM과 체이닝하고, 쿼리 결과(docs)와 사용자 질의(user_query)로 호출하세요.
Note: DataLab을 Restricted Mode로 실행 중이라면, 이 연습 문제는 아직 지원되지 않습니다. 조만간 제공될 수 있도록 준비 중입니다.
