Text-to-Query Agents with MongoDB and LangGraph

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 03/2569

Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google

แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

คำอธิบายคอร์ส

Have you ever wished that your could chat with your database? This is now a possibility with LLMs and AI agents. In this course, you'll learn how to interact and chat with a MongoDB database instance, using LangGraph for agent orchestration. You'll learn about the challenges and value of text-to-query workflows, build your own to answer data-related questions about a movies dataset, and even implement memory checkpointing to pick up your conversations where they left off!

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Functions in Python

Text-to-Query Agents: Applications and Architecture

Learn how to build text-to-query agents so you can have conversations with your data!

Text-to-query agents

50 XP

Get set up for the hands-on exercises

100 XP

The text-to-query workflow

50 XP

Writing MongoDB queries

100 XP

More complex aggregations

100 XP

A text-to-query workflow in practice

100 XP

เริ่มบท

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.

The text-to-query agent architecture

50 XP

Building the agent's toolbox

100 XP

Creating the text-to-query prompt

100 XP

Orchestrating the text-to-query agent

100 XP

เริ่มบท