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Um workflow de text-to-query na prática

Este exercício faz parte do curso

Agentes de Text-to-Query com MongoDB e LangGraph

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Instruções do exercício

  • Inicialize um LLM da OpenAI com um valor de temperature apropriado usando a classe ChatOpenAI do LangChain.
  • Converta a consulta em linguagem natural fornecida em uma consulta MongoDB, execute-a e obtenha os resultados como uma lista em Python.
  • Crie um prompt template para o LLM, composto por um prompt de sistema e um espaço reservado para mensagens, usando o método .from_messages().
  • Encadeie o prompt com o LLM usando o operador | e invoque-o passando os resultados da consulta (docs) e a consulta do usuário (user_query).


Observação: Se você estiver executando o DataLab no Modo Restrito, este exercício ainda não é compatível. Estamos trabalhando ativamente para disponibilizá-lo no futuro.


Exercício interativo prático

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