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课程

使用 MongoDB 和 LangGraph 的 Text-to-Query 代理

中级2 小时

了解如何使用 MongoDB 和 LangGraph,通过文本查询 AI 代理与数据对话。

Python2 小时5 个视频13 个练习1,050 经验值850结业证明

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课程介绍

您是否曾希望可以直接与数据库对话?借助 LLM 和 AI 代理,这已经成为可能。在本课程中,您将学习如何与 MongoDB 数据库实例交互和对话,并使用 LangGraph 编排代理。您将了解 text-to-query 工作流的挑战与价值,亲手构建一个工作流来回答关于电影数据集的数据问题,甚至实现内存检查点,以便从上次对话中无缝继续!

先修要求

课程大纲

课程大纲

2

用代理自动化 Text-to-Query 工作流

让您的 text-to-query 工作流具备代理能力!使用 LangGraph 构建并编排 AI 代理,可创建智能且动态的 text-to-query 工作流。
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3

为代理添加记忆能力

为您的 text-to-query 代理集成短期记忆,这样在整合洞见时无需反复重新运行查询。
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使用 MongoDB 和 LangGraph 的 Text-to-Query 代理

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