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Python

강의

MongoDB와 LangGraph로 만드는 Text-to-Query 에이전트

중급기술 수준
업데이트됨 2026. 3.
MongoDB와 LangGraph를 활용한 텍스트-쿼리 AI 에이전트로 데이터와 대화하는 방법을 알아보세요.
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PythonArtificial Intelligence2시간5 동영상13 연습 문제1,050 XP성취 증명서

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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 조건

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!
챕터 시작
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.
챕터 시작
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.
챕터 시작
MongoDB와 LangGraph로 만드는 Text-to-Query 에이전트
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