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Kursbeschreibung
Hast du dir schon einmal gewünscht, mit deiner Datenbank chatten zu können? Mit LLMs und AI-Agents ist das jetzt möglich. In diesem Kurs lernst du, wie du mit einer MongoDB-Datenbank-Instanz interagierst und chattest – mit LangGraph für die Orchestrierung der Agents. Du erfährst mehr über Herausforderungen und Mehrwert von Text-to-Query-Workflows, baust deinen eigenen, um datenbezogene Fragen zu einem Film-Datensatz zu beantworten, und implementierst sogar Memory-Checkpointing, damit du Gespräche genau dort fortsetzen kannst, wo du aufgehört hast!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Text-to-Query-Agents: Anwendungen und Architektur
Lerne, Text-to-Query-Agents zu bauen, damit du Gespräche mit deinen Daten führen kannst!
2
Text-to-Query-Workflows mit Agents automatisieren
Mach deinen Text-to-Query-Workflow agentenbasiert! Durch das Bauen und Orchestrieren von AI-Agents mit LangGraph erstellst du smarte und dynamische Text-to-Query-Workflows.
3
Dem Agent Speicher hinzufügen
Integriere einen Kurzzeitspeicher in deinen Text-to-Query-Agent, damit er Abfragen nicht neu ausführen muss, um Erkenntnisse zu kombinieren.
Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph
Kurs
abgeschlossen
