ConversationChain
ConversationChain envía el mensaje del usuario a un modelo de IA y devuelve su respuesta como en una conversación. Si le conectas una memoria, el modelo recibe también los mensajes anteriores de la conversación, así que puede seguir el hilo y responder a preguntas como “¿y eso cuánto cuesta?”.
Es una forma sencilla de montar un asistente de charla sin instrucciones ni herramientas adicionales.
Cuándo usarlo
- Un asistente de conversación general para tu equipo, que recuerde lo que se ha dicho en la misma conversación.
- Probar rápidamente cómo responde un modelo en una charla de varios mensajes.
- Encadenar preguntas de seguimiento sobre un mismo tema sin repetir el contexto en cada mensaje.
Configuración
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Input (obligatorio) | El mensaje del usuario. Puedes escribirlo o conectarlo, por ejemplo, a un Chat Input. |
| Conexión | Qué conectar |
|---|---|
| Model (obligatorio) | Un componente de modelo de IA, por ejemplo OpenAI. |
| Memory | Opcional. La salida Memory de Chat Memory, para que el modelo tenga en cuenta los mensajes anteriores. Sin memoria conectada, cada ejecución empieza sin historial. |
Resultado
- Text: la respuesta del modelo. Conéctala a un Chat Output para mostrarla en el chat.
- Runnable: el componente listo para que otro lo ejecute. Conéctalo a Runnable As Tool para que un agente lo use como herramienta.
Ejemplo
Viajes Encina quiere un asistente interno para que su equipo comercial resuelva dudas rápidas:
- Conecta un Chat Input a Input y un modelo a Model.
- Añade Chat Memory y conecta su salida Memory a Memory.
- Conecta Text a un Chat Output.
Si un comercial pregunta “¿qué documentación necesita un viajero para ir a Japón?” y después “¿y si viaja con un menor?”, el asistente entiende que la segunda pregunta sigue hablando del viaje a Japón.
Buenas prácticas
- Conecta siempre una memoria si esperas preguntas de seguimiento; sin ella, el modelo no recuerda los mensajes anteriores.
- Si necesitas dar instrucciones al modelo, que use tus documentos o que haga acciones, usa un agente o Retrieval QA History.