https://colab.research.google.com/drive/16c9VP5CrnG_nCVt9oPwbB35yqM8o-V9K?usp=sharing
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en un proyecto interesante usando LangChain y modelos de lenguaje para responder preguntas a partir de un DataFrame. He revisado el enlace que compartiste y el contexto de la actividad. Aquí tienes algunos pasos que podrías seguir para asegurarte de que todo funcione correctamente:
Verifica que los datos estén correctamente cargados: Asegúrate de que el archivo CSV (datos_entregas.csv) esté correctamente cargado en el DataFrame df. Puedes hacer esto ejecutando df.head() para ver las primeras filas del DataFrame y confirmar que las columnas años_experiencia_colaborador y tiempo_entrega están presentes.
API Key de Groq: Asegúrate de que la API Key de Groq esté correctamente configurada en los Secrets de Colab y que puedas acceder a ella con userdata.get('GROQ_API').
Configuración del modelo LLaMA 3: Revisa si el modelo está correctamente configurado con el nombre llama3-70b-8192. Asegúrate de que no haya errores en esta parte del código.
Prueba el modelo de lenguaje: Intenta ejecutar el comando para calcular la correlación y verificar que el modelo esté generando el código Python correcto. Puedes hacerlo manualmente primero para asegurarte de que el cálculo de correlación funcione como se espera.
Instalación de paquetes: Verifica que todos los paquetes necesarios (langchain-groq y langchain-experimental) estén correctamente instalados.
Automatización con herramientas: Asegúrate de que la herramienta PythonAstREPLTool esté correctamente configurada y conectada al modelo de lenguaje. Revisa si el JsonOutputKeyToolsParser está extrayendo el código correctamente.
Si después de revisar estos puntos sigues teniendo problemas, intenta ejecutar cada bloque de código paso a paso para identificar dónde podría estar el problema. Espero que esto te ayude a avanzar en tu proyecto. ¡Bons estudios!