Nauč se vytvářet text-to-query agenty a veď konverzace přímo se svými daty!

Agenti pro převod textu na dotazy

Příprava na praktická cvičení

Workflow pro text-to-query

Psaní dotazů v MongoDB

Složitější agregace

Text-to-query workflow v praxi

Text-to-query agenti: využití a architektura

Posuň své text-to-query workflow na agentní úroveň! Díky sestavování a orchestraci AI agentů v LangGraphu vytvoříš chytré a dynamické text-to-query workflow.

Architektura agenta pro převod textu na dotaz

Sestavení sady nástrojů agenta

Vytvoření promptu pro text-to-query

Orchestrace agenta pro převod textu na dotaz

Automatizace text-to-query workflow pomocí agentů

Přidej svému text-to-query agentovi krátkodobou paměť, aby nemusel znovu spouštět dotazy pokaždé, když chceš spojit poznatky dohromady.

Paměť a checkpointing v LangGraphu

Přidání paměti do agenta

Gratulujeme!

Přidání paměti agentovi

Přemýšlel/a jsi někdy nad tím, jak by bylo skvělé si povídat přímo se svou databází? S LLM a AI agenty je to teď realita. V tomto kurzu se naučíš pracovat s databází MongoDB a komunikovat s ní pomocí LangGraphu pro orchestraci agentů. Zjistíš, jaké výzvy a přínosy přináší text-to-query workflow, vytvoříš si vlastního agenta pro zodpovídání otázek o filmovém datasetu a dokonce implementuješ ukládání paměti, takže se ke svým konverzacím budeš moct kdykoli vrátit!

Introduction to Functions in Python

Objevte, jak komunikovat s daty pomocí AI agentů text-to-query s MongoDB a LangGraph.

Sestavení sady nástrojů agenta

Text-to-Query agenti s MongoDB a LangGraphem

Pokyny k cvičení

Interaktivní praktické cvičení