После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
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
План курса
1
Агенты Text-to-Query: применение и архитектура
Научитесь создавать агентов text-to-query и общаться со своими данными в формате диалога!
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.
3
Добавление памяти агенту
Интегрируйте кратковременную память в свой агент text-to-query, чтобы ему не приходилось повторно выполнять запросы для объединения результатов.
Агенты Text-to-Query с MongoDB и LangGraph
Курс
завершён
