Перейти к основному контенту

Курс

Агенты Text-to-Query с MongoDB и LangGraph

Средний2 ч

Узнайте, как общаться с данными с помощью AI-агентов text-to-query с MongoDB и LangGraph.

Python2 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}1,050 XP850Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Хотели бы вы общаться со своей базой данных в формате диалога? С появлением больших языковых моделей и ИИ-агентов это стало реальностью. В этом курсе вы научитесь взаимодействовать с экземпляром базы данных MongoDB, используя LangGraph для оркестрации агентов. Вы познакомитесь с задачами и преимуществами рабочих процессов text-to-query, создадите собственный агент для ответов на вопросы о наборе данных с фильмами и реализуете контрольные точки памяти, чтобы продолжать разговор с того места, где остановились.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

2

Автоматизация рабочих процессов Text-to-Query с помощью агентов

Сделайте свой рабочий процесс text-to-query агентным! Построение и оркестрация ИИ-агентов с помощью LangGraph позволит вам создавать гибкие и интеллектуальные рабочие процессы text-to-query.
Начать главу
3

Добавление памяти агенту

Интегрируйте кратковременную память в свой агент text-to-query, чтобы ему не приходилось повторно выполнять запросы для объединения результатов.
Начать главу

Агенты Text-to-Query с MongoDB и LangGraph

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.