これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
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
カリキュラム
コース概要
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！
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
コース修了
