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Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 03/2026
Découvrez comment interagir avec vos données à l'aide d'agents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.
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Description du cours

Vous avez déjà rêvé de pouvoir discuter avec votre base de données ? C’est désormais possible grâce aux LLM et aux agents d’IA. Dans ce cours, vous apprendrez à interagir et à dialoguer avec une instance MongoDB, en utilisant LangGraph pour l’orchestration des agents. Vous verrez les défis et les avantages des workflows text-to-query, vous en construirez un pour répondre à des questions liées aux données d’un jeu de données de films, et vous mettrez même en place un mécanisme de checkpointing de mémoire pour reprendre vos conversations là où vous les aviez laissées !

Prérequis

Introduction to Functions in Python
1

Text-to-Query Agents: Applications and Architecture

Learn how to build text-to-query agents so you can have conversations with your data!
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2

Automating Text-to-Query Workflows with Agents

Make your text-to-query workflow agentic! Building and orchestrating AI agents with LangGraph will allow you to create smart and dynamic text-to-query workflows.
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3

Adding Memory to the Agent

Integrate a short-term memory into your text-to-query agent so it doesn't have to re-run queries to combine insights.
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Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph
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