Quy trình text-to-query trong thực tế
Bài tập này là một phần của khóa học
Tác nhân Text-to-Query với MongoDB và LangGraph
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo một OpenAI LLM với giá trị
temperaturephù hợp bằng lớpChatOpenAIcủa LangChain. - Chuyển đổi truy vấn ngôn ngữ tự nhiên đã cho thành truy vấn MongoDB, thực thi nó và lấy kết quả dưới dạng một danh sách Python.
- Tạo một prompt template cho LLM, gồm system prompt và chỗ trống cho các message, bằng phương thức
.from_messages(). - Xâu chuỗi prompt với LLM bằng toán tử
|, và gọi nó với kết quả truy vấn (docs) và truy vấn của người dùng (user_query).
Lưu ý: Nếu bạn đang chạy DataLab ở Restricted Mode, bài tập này hiện chưa được hỗ trợ. Chúng tôi đang tích cực làm việc để sớm cung cấp.
Bài tập tương tác thực hành
Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi
Bắt đầu bài tập