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[Duda] Diferencia de respuestas

from langchain.globals import set_debug

# 1. Activamos el modo depuración
set_debug(True)

# 2. CONSTRUIMOS LA CADENA: Unimos el prompt, el modelo de Gemini y el parseador de salida
cadena = prompt | modelo | parseador

# 3. Ejecutamos la cadena pasando las variables que tenemos en memoria
respuesta_con_debug = cadena.invoke({
    "query": query,
    "context": contexto_unificado  # Cambia a "contexto" si así lo llamaste en tu ChatPromptTemplate
})

En el video hay otra respuesta, referente al extravio de la tarjeta de credito.

Imagen Colab

1 respuesta

Hola Christian, espero que estés bien

Parece que estás teniendo problemas con la diferencia en las respuestas generadas por tu cadena en LangChain. Según la imagen que proporcionaste, el mensaje de salida dice que "El contenido proporcionado no describe cómo proceder específicamente en el caso de que su tarjeta haya sido robada".

Aquí hay algunas cosas que podrías verificar para solucionar este problema:

  1. Verifica el Contexto: Asegúrate de que el contexto que estás pasando a la cadena realmente contiene información relevante y suficiente sobre cómo proceder en caso de que una tarjeta sea robada. Si el contexto no tiene esta información, el modelo no podrá generar una respuesta adecuada.

  2. Revisa los Fragmentos Recuperados: Asegúrate de que los fragmentos que estás recuperando del retriever sean los correctos. Puedes imprimir los fragmentos para verificar que contienen la información esperada.

  3. Prompt Template: Verifica que el ChatPromptTemplate esté correctamente configurado y que las variables {contexto} y {query} estén siendo reemplazadas adecuadamente.

  4. Modelo y Configuración: Asegúrate de que el modelo que estás utilizando esté bien configurado y que la temperatura sea adecuada para tu caso de uso. Una temperatura muy baja puede hacer que el modelo sea demasiado conservador.

  5. Debugging: Ya que tienes el modo de depuración activado, revisa los logs para ver si hay algún paso en la cadena que no esté funcionando como esperas.

Si después de revisar estos puntos el problema persiste, intenta simplificar el flujo y probar cada componente por separado para identificar dónde podría estar el problema.

Espero haber ayudado y buenos estudios!