おめでとうございます！

MongoDB と LangGraph で学ぶ Text-to-Query エージェント

Apoorva Joshi

Senior AI/ML Developer Advocate, MongoDB

完成品！

エージェントのツールボックス

from langchain_mongodb.agent_toolkit.toolkit import MongoDBDatabaseToolkit

# Initialize the MongoDB database toolkit
toolkit = MongoDBDatabaseToolkit(db=db, llm=llm)

# Extract the tools from the toolkit
tools = toolkit.get_tools()

プロンプト設計

from langchain_mongodb.agent_toolkit import MONGODB_AGENT_SYSTEM_PROMPT

# Create a templated prompt for the LLM
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", MONGODB_AGENT_SYSTEM_PROMPT),
        ("system", "Do not re-run tools unless absolutely necessary. If you are not
                    able to get enough information using the tools, reply with
                    I DON'T KNOW. You have access to the following tools: {tool_names}."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

エージェントのオーケストレーション

LangGraph のロゴ

メモリ

MongoDBSaver の図

スレッドチェックポイントの図

次のステップは？

MongoDB と Text-to-Query エージェントの詳細

LangChain と LangGraph の詳細

DataCamp コース: Developing LLM Applications with LangChain
DataCamp コース: Designing Agentic Systems with LangGraph

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MongoDB と LangGraph で学ぶ Text-to-Query エージェント