Învață să construiești agenți text-to-query ca să poți purta conversații cu datele tale!

Agenți text-to-query

Pregătire pentru exercițiile practice

Fluxul de lucru text-to-query

Scrierea interogărilor MongoDB

Agregări mai complexe

Un flux text-to-query în practică

Agenți text-to-query: aplicații și arhitectură

Transformă-ți fluxul text-to-query într-unul agențial! Construirea și orchestrarea agenților AI cu LangGraph îți permite să creezi fluxuri text-to-query inteligente și dinamice.

Arhitectura agentului text-to-query

Construirea cutiei de instrumente a agentului

Crearea promptului text-to-query

Orchestrarea agentului text-to-query

Automatizarea fluxurilor text-to-query cu agenți

Integrează o memorie pe termen scurt în agentul tău text-to-query, astfel încât să nu fie nevoie să ruleze din nou interogările pentru a combina informațiile.

Memorie și checkpointing în LangGraph

Adăugarea memoriei în agent

Felicitări!

Adăugarea memoriei agentului

Ți-ai dorit vreodată să poți conversa cu baza ta de date? Acum este posibil, datorită LLM-urilor și agenților AI. În acest curs, vei învăța cum să interacționezi cu o instanță de bază de date MongoDB, folosind LangGraph pentru orchestrarea agenților. Vei descoperi provocările și avantajele fluxurilor text-to-query, îți vei construi propriul flux pentru a răspunde la întrebări despre un set de date cu filme și vei implementa chiar și checkpointing de memorie, ca să poți relua conversațiile de unde le-ai lăsat!

Introduction to Functions in Python

Descoperă cum să interacționezi cu datele tale folosind agenți AI text-to-query cu MongoDB și LangGraph.

Agenți text-to-query cu MongoDB și LangGraph

Descoperă cum să vorbești cu datele tale folosind agenți AI text-to-query cu MongoDB și LangGraph.

Orchestrarea agentului text-to-query

Agenți text-to-query cu MongoDB și LangGraph

Instrucțiuni pentru exercițiu

Exercițiu interactiv practic