ÎncepețiÎncepe gratuit

Un flux text-to-query în practică

Acest exercițiu face parte din cursul

Agenți text-to-query cu MongoDB și LangGraph

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează un LLM OpenAI cu valoarea potrivită pentru temperature, folosind clasa ChatOpenAI din LangChain.
  • Convertește interogarea în limbaj natural furnizată într-o interogare MongoDB, execut-o și obține rezultatele sub formă de listă Python.
  • Creează un șablon de prompt pentru LLM, format dintr-un prompt de sistem și un placeholder pentru mesaje, folosind metoda .from_messages().
  • Conectează promptul cu LLM-ul folosind operatorul | și invocă-l pe baza rezultatelor interogării (docs) și a întrebării utilizatorului (user_query).

Notă: Dacă rulezi DataLab în Modul Restricționat, acest exercițiu nu este încă disponibil. Lucrăm activ pentru a-l face accesibil în viitor.

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul