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コース

MongoDB と LangGraph で学ぶ Text-to-Query エージェント

中級スキルレベル
更新日 2026/03
MongoDBとLangGraphで、テキストからクエリを生成するAIエージェントを使ってデータと対話する方法を学ぶ。
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PythonArtificial Intelligence
2時間
5 ビデオ
13 演習
1,050 XP
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コース説明

データベースと会話できたら、と思ったことはありませんか? いまや LLM と AI エージェントでそれが可能です。本コースでは、LangGraph を使ってエージェントをオーケストレーションし、MongoDB データベースと対話・チャットする方法を学びます。text-to-query ワークフローの課題と価値を理解し、映画データセットに関するデータの質問に答えるためのワークフローを構築し、会話を中断したところから再開できるようにメモリのチェックポイントも実装します。

前提条件

Introduction to Functions in Python
1

Text-to-Query エージェント:用途とアーキテクチャ

Text-to-Query エージェントを構築して、データと会話できるようになりましょう!
チャプターを開始
2

エージェントで Text-to-Query ワークフローを自動化する

Text-to-Query ワークフローをエージェント化しましょう!LangGraph で AI エージェントを構築・オーケストレーションすると、スマートで動的な text-to-query ワークフローを作成できます。
3

エージェントにメモリを追加する

短期メモリを text-to-query エージェントに統合し、洞察を統合するためにクエリを再実行しなくて済むようにします。
MongoDB と LangGraph で学ぶ Text-to-Query エージェント
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