Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 03/2026

Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.

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

Introduction to Functions in Python

Text-to-Query-Agents: Anwendungen und Architektur

Lerne, Text-to-Query-Agents zu bauen, damit du Gespräche mit deinen Daten führen kannst!

Text-to-Query-Agents

50 XP

Richte dich für die praktischen Übungen ein

100 XP

Der Text-zu-Query-Workflow

50 XP

MongoDB-Abfragen schreiben

100 XP

Komplexere Aggregationen

100 XP

Ein Text-zu-Abfrage-Workflow in der Praxis

100 XP

Kapitel starten

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.

Die Architektur des Text-zu-Abfrage-Agenten

50 XP

Den Werkzeugkasten des Agents bauen

100 XP

Den Text-zu-Abfrage-Prompt erstellen

100 XP

Den Text-zu-Query-Agenten orchestrieren

100 XP

Kapitel starten

Dem Agent Speicher hinzufügen

Integriere einen Kurzzeitspeicher in deinen Text-to-Query-Agent, damit er Abfragen nicht neu ausführen muss, um Erkenntnisse zu kombinieren.

Memory und Checkpointing in LangGraph

50 XP

Dem Agenten Speicher hinzufügen

100 XP

Glückwunsch!

50 XP

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Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

Kurs
abgeschlossen

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