ПочатиПочніть безкоштовно

Практика: як працює text-to-query

Ця вправа є частиною курсу

Агенти Text-to-Query з MongoDB та LangGraph

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте LLM OpenAI з відповідним значенням temperature, використовуючи клас ChatOpenAI з LangChain.
  • Перетворіть наведений запит природною мовою на запит MongoDB, виконайте його та отримайте результати як список Python.
  • Створіть шаблон підказки для LLM, що складається з системного підказу та заповнювача для повідомлень, за допомогою методу .from_messages().
  • Об'єднайте підказку з LLM за допомогою оператора | і викличте її на результатах запиту (docs) та запиті користувача (user_query).

Примітка: якщо ви запускаєте DataLab у режимі Restricted Mode, ця вправа поки не підтримується. Ми активно працюємо над тим, щоб зробити її доступною в майбутньому.

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу