https://colab.research.google.com/drive/16c9VP5CrnG_nCVt9oPwbB35yqM8o-V9K?usp=sharing
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en una actividad que implica el uso de LangChain para obtener respuestas explicativas utilizando memoria y conversación. En tu caso, estás tratando de conectar un modelo de lenguaje con un DataFrame de Pandas para responder preguntas complejas.
A partir del contexto, parece que el ejercicio se centra en crear un sistema que pueda interpretar preguntas en lenguaje natural y generar respuestas explicativas basadas en los datos de un DataFrame. Esto se logra mediante la creación de prompts estructurados y el uso de agentes de LangChain.
Aquí hay algunos pasos clave que podrías seguir para resolver la actividad:
Definir el Sistema de Instrucciones: Asegúrate de que el prompt del sistema esté correctamente configurado para acceder a las columnas del DataFrame y generar el código Python necesario para responder las preguntas.
Crear el Prompt Completo: Usa ChatPromptTemplate para incluir soporte para mensajes anteriores, lo que permite al modelo mantener el contexto de la conversación.
Implementar el Historial de Conversación: La función _get_chat_history es crucial para mantener el contexto de la conversación. Asegúrate de que esté correctamente implementada para extraer y estructurar el historial de interacción.
Estructurar la Cadena de Ejecución: Configura la cadena para que procese la pregunta, genere y ejecute el código, y finalmente devuelva una respuesta explicativa.
Probar con Preguntas: Una vez que la cadena esté configurada, prueba con diferentes preguntas para asegurarte de que el sistema pueda generar respuestas precisas y explicativas.
Uso de Agentes: Si estás explorando el uso de agentes, asegúrate de que el agente esté correctamente configurado para interpretar y responder preguntas complejas.
Si encuentras algún error o comportamiento inesperado, revisa cada paso para asegurarte de que todos los componentes estén correctamente configurados y conectados.
Espero que estas sugerencias te ayuden a avanzar en tu actividad. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!