이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
데이터베이스와 대화할 수 있으면 좋겠다고 생각해 보신 적 있나요? 이제 LLM과 AI 에이전트로 가능합니다. 이 강의에서는 LangGraph로 에이전트를 오케스트레이션하여 MongoDB 데이터베이스 인스턴스와 상호작용하고 대화하는 방법을 배웁니다. text-to-query 워크플로의 과제와 가치에 대해 알아보고, 영화 데이터셋을 바탕으로 데이터 관련 질문에 답하는 워크플로를 직접 만들어 보며, 대화를 이어갈 수 있도록 메모리 체크포인팅까지 구현해 봅니다!
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
Text-to-Query 에이전트: 활용과 아키텍처
데이터와 대화할 수 있도록 text-to-query 에이전트를 만드는 방법을 배워 보세요!
2
에이전트로 Text-to-Query 워크플로 자동화하기
text-to-query 워크플로를 에이전트 중심으로 바꿔 보세요! LangGraph로 AI 에이전트를 구축하고 오케스트레이션하면 스마트하고 역동적인 text-to-query 워크플로를 만들 수 있습니다.
3
에이전트에 메모리 추가하기
단기 메모리를 text-to-query 에이전트에 통합하여 인사이트를 결합할 때 매번 쿼리를 다시 실행하지 않도록 해 보세요.
MongoDB와 LangGraph로 만드는 Text-to-Query 에이전트
강의
완료
