LLMMathChain
LLMMathChain resuelve problemas matemáticos planteados en lenguaje natural. Un modelo de IA lee el enunciado y lo convierte en una operación matemática; esa operación se calcula después de forma exacta, sin depender de que el modelo haga bien las cuentas.
Úsalo cuando el dato de entrada es un texto como “si vendemos 340 unidades a 12,50 € con un 8 % de descuento, ¿cuánto facturamos?” y necesitas el número correcto.
Cuándo usarlo
- Calcular importes, descuentos o porcentajes a partir de una pregunta escrita por un usuario.
- Resolver cálculos que aparecen dentro de un correo o de una solicitud.
- Evitar errores de cuentas en respuestas que dependen de una operación.
Configuración
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Input (obligatorio) | El problema que hay que resolver, escrito con palabras o como operación. Puedes escribirlo o conectarlo a la salida de texto de otro componente. |
| Conexión | Qué conectar |
|---|---|
| Model (obligatorio) | Un componente de modelo de IA, por ejemplo OpenAI. |
Resultado
- Text: el resultado del cálculo, precedido de
Answer:. Conéctalo a un Chat Output o a cualquier entrada de texto.
Ejemplo
Distribuciones Olmo quiere que su equipo de ventas calcule presupuestos rápidos desde el chat:
- Conecta un Chat Input a Input y un modelo a Model.
- Conecta Text a un Chat Output.
- Escribe: “340 cajas a 12,50 euros cada una con un 8 % de descuento”.
La respuesta empieza por Answer: seguida del importe con el descuento aplicado: 3910.
Buenas prácticas
- Escribe el enunciado con todos los datos necesarios; el componente no busca información en otros sitios.
- Si quieres que un agente haga cálculos mientras conversa, conéctale una herramienta Calculator.