Aprenda a criar agentes de text-to-query para conversar com seus dados!

Agentes de texto para consulta

Prepare-se para os exercícios práticos

O fluxo de trabalho de text-to-query

Escrevendo consultas MongoDB

Agregações mais complexas

Um workflow de text-to-query na prática

Agentes de Text-to-Query: Aplicações e Arquitetura

Deixe seu fluxo de text-to-query com comportamento de agente! Criar e orquestrar agentes de IA com LangGraph permitirá que você desenvolva fluxos de text-to-query inteligentes e dinâmicos.

A arquitetura do agente de text-to-query

Construindo a caixa de ferramentas do agente

Criando o prompt de texto para consulta

Orquestrando o agente de texto para consulta

Automatizando fluxos de Text-to-Query com Agentes

Integre uma memória de curto prazo ao seu agente de text-to-query para evitar ter que executar consultas novamente ao combinar insights.

Memória e checkpointing no LangGraph

Adicionando memória ao agente

Parabéns!

Adicionando Memória ao Agente

Você já quis poder conversar com o seu banco de dados? Isso agora é possível com LLMs e agentes de IA. Neste curso, você vai aprender a interagir e bater papo com uma instância do MongoDB usando o LangGraph para orquestração de agentes. Você vai conhecer os desafios e o valor de fluxos de trabalho de text-to-query, construir o seu próprio para responder a perguntas sobre dados de um conjunto de filmes e até implementar checkpointing de memória para retomar suas conversas de onde pararam!

Introduction to Functions in Python

Descubra como interagir com seus dados usando IA de texto para consulta com MongoDB e LangGraph.

Agentes de Text-to-Query com MongoDB e LangGraph

Descubra como conversar com seus dados usando agentes de IA de texto para consulta com MongoDB e LangGraph.

Escrevendo consultas MongoDB

Agentes de Text-to-Query com MongoDB e LangGraph

Instruções do exercicio

exercicio interativo prático