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[Sugerencia] Codigo

from langchain_core.output_parsers.openai_tools import JsonOutputKeyToolsParser

# 1. Configuramos el parser apuntando al nombre exacto de nuestra función/herramienta
parser = JsonOutputKeyToolsParser(key_name="ejecutar_codigo_python", first_tool_only=True)

# 2. Armamos la cadena usando LCEL (LangChain Expression Language)
cadena = llm_con_herramienta | parser

# 3. Invocamos la cadena con el prompt
respuesta = cadena.invoke("""
              Tengo un dataframe llamado 'df' con las columnas 'años_experiencia_colaborador' y 'tiempo_entrega'.
              Escribe el código Python con la biblioteca pandas para calcular la correlación entre las dos columnas.
              Devuelve el script de Python únicamente.
              """)

# 4. Accedemos a la clave correcta que generó el modelo ('codigo')
print("Código extraído automáticamente por la cadena:")
print(respuesta["codigo"])

Resultado:
Código extraído automáticamente por la cadena:
import pandas as pd
print(df['años_experiencia_colaborador'].corr(df['tiempo_entrega']))

1 respuesta

Hola, Christian Ariel! ¿Cómo vas?

Gracias por compartir tus aprendizajes con la comunidad Alura.

Me gustó que compartieras el resultado de tu implementación y el código utilizado. La extracción automática del código mediante JsonOutputKeyToolsParser muestra que comprendiste cómo obtener únicamente el contenido generado por la herramienta. Además, el script obtenido utiliza correctamente el método corr() de pandas para calcular la correlación entre las dos columnas del DataFrame.

Sigue explorando este tipo de ejemplos, ya que te ayudarán a entender mejor el flujo entre el modelo, las herramientas y el parser. Consejo: prueba modificar el prompt para solicitar otros análisis, como la media, la desviación estándar o un gráfico de dispersión, y compara cómo cambia el código generado. Esto te permitirá conocer mejor el comportamiento del agente en distintos escenarios.

Cuenta con el apoyo del foro en tu viaje. Saludos y buenos estudios.

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