เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Text-to-query workflow ในทางปฏิบัติ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Text-to-Query Agents ด้วย MongoDB และ LangGraph

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง OpenAI LLM พร้อมกำหนดค่า temperature ที่เหมาะสม โดยใช้คลาส ChatOpenAI ของ LangChain
  • แปลง natural language query ที่กำหนดให้เป็น MongoDB query แล้วรันและรับผลลัพธ์เป็น Python list
  • สร้าง prompt template สำหรับ LLM โดยประกอบด้วย system prompt และ placeholder สำหรับข้อความ โดยใช้เมธอด .from_messages()
  • เชื่อม prompt เข้ากับ LLM ด้วย operator | แล้วเรียกใช้งานกับผลลัพธ์ของคิวรี (docs) และคำถามของผู้ใช้ (user_query)

หมายเหตุ: หากรัน DataLab ในโหมด Restricted Mode แบบฝึกหัดนี้ยังไม่รองรับในขณะนี้ ทีมงานกำลังดำเนินการเพื่อให้ใช้งานได้ในอนาคต

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง

เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา

เริ่มแบบฝึกหัด