https://colab.research.google.com/drive/16c9VP5CrnG_nCVt9oPwbB35yqM8o-V9K?usp=sharing
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en la creación de un agente asistente de análisis de datos utilizando LangChain. He revisado el contexto de la actividad y puedo ofrecerte algunas sugerencias para ayudarte a avanzar.
Definición de Herramientas: Asegúrate de que las funciones informaciones_dataframe, resumen_estadistico, generar_grafico, y PythonAstREPLTool estén correctamente definidas en tu entorno. Estas funciones son cruciales para que las herramientas funcionen correctamente.
Prompt Personalizado: Revisa que el prompt_react_es esté configurado adecuadamente. Asegúrate de que las variables df_head, tools, y tool_names se estén pasando correctamente al prompt. Esto es importante para que el agente pueda interpretar y responder a las preguntas de manera adecuada.
Creación del Agente y Orquestador: Verifica que el agente se esté creando con el modelo de lenguaje correcto (llm) y que las herramientas estén bien definidas en la lista tools. Esto garantizará que el orquestador pueda manejar las consultas de manera efectiva.
Pruebas de Funcionamiento: Al probar el orquestador con preguntas en lenguaje natural, asegúrate de que las salidas sean las esperadas. Si alguna herramienta no está funcionando como debería, revisa el código de la función correspondiente para identificar posibles errores.
Un ejemplo práctico podría ser ejecutar una consulta simple para verificar que todo esté funcionando, como:
respuesta = orquestador.invoke({"input": "¿Cuántas filas y columnas tiene el dataframe?"})
display(Markdown(respuesta["output"]))
Esto debería activar la herramienta herramienta_informaciones_dataframe y proporcionarte un resumen básico del DataFrame.
Espero que estas sugerencias te sean útiles y te ayuden a resolver el problema. ¡Bons estudios!