Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
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
Programme de formation
Plan du cours
1
Agents de text-to-query : applications et architecture
Apprenez à créer des agents de text-to-query pour pouvoir converser avec vos données !
2
Automatiser les workflows text-to-query avec des agents
Rendez votre workflow text-to-query agentique ! En créant et en orchestrant des agents d’IA avec LangGraph, vous pourrez concevoir des workflows text-to-query intelligents et dynamiques.
3
Ajouter de la mémoire à l’agent
Intégrez une mémoire à court terme dans votre agent de text-to-query afin d’éviter de relancer des requêtes pour combiner les insights.
Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph
Cours
terminé
