Conversación de chat con memoria
El objetivo principal de este flujo es que el agente de IA mantenga un diálogo coherente. Para lograrlo, el sistema combina el mensaje actual con la memoria de la conversación, permitiendo que la respuesta se base en el contexto completo.
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🧩 Descripción general
El flujo permite que un agente de IA mantenga conversaciones coherentes con los usuarios.
Los mensajes se almacenan y recuperan de una memoria externa, se combinan con el mensaje actual para crear un prompt completo, y el modelo de Google Generative AI genera la respuesta que se muestra en el chat.
⚙️ Funcionalidades principales
- Recibe y almacena los mensajes del usuario en tiempo real.
- Recupera el historial de la conversación y lo incluye en el prompt.
- Construye un prompt dinámico con contexto y la entrada del usuario.
- Envía el prompt al modelo de Google Generative AI para generar una respuesta.
- Muestra la respuesta generada en el chat.
- Permite la transmisión continua de la respuesta (streaming) para mayor interactividad.
🔄 Pasos del flujo de trabajo
| Nombre del componente | Rol en el flujo | Entradas clave | Salidas clave |
|---|---|---|---|
| Chat Input | Captura el mensaje del usuario y lo guarda en la memoria. | Texto del usuario, identificador de conversación, datos de envío. | Mensaje de chat formateado. |
| Memory | Recupera el historial de conversación (últimos 20 mensajes). | ID de conversación, número de mensajes, orden, filtros de remitente. | Texto concatenado del historial. |
| Prompt | Crea el prompt final combinando el historial y el mensaje del usuario. | Mensaje del usuario, historial de conversación. | Prompt completo como texto. |
| Modelo Google Generative AI | Genera la respuesta a partir del prompt. | Prompt, parámetros de generación (máx. tokens, temperatura, etc.). | Texto generado por el modelo. |
| Chat Output | Muestra la respuesta del modelo en el chat. | Texto generado por el modelo, remitente y sesión. | Mensaje de chat con la respuesta. |
🧠 Notas
- La Memory utiliza las tablas de Langflow o un almacenamiento externo configurado por el usuario.
- El Prompt se basa en la plantilla:
lo que garantiza que la respuesta tenga contexto completo.{context} User: {user_message} AI: - El Modelo Google Generative AI permite streaming; la respuesta se envía al chat tan pronto como se recibe.
- Se recomienda ajustar
max_output_tokensytemperaturesegún el tipo de diálogo esperado. - Los Label Components presentes en el diseño son meramente explicativos y no participan en la lógica del flujo.
- El flujo es autónomo una vez que se establecen las credenciales de Google API; no requiere configuración adicional.
graph TD
%%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%%
Prompt-r16pz[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Prompt]
style Prompt-r16pz stroke:#a170ff
ChatInput-tj4g4[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Input]
style ChatInput-tj4g4 stroke:#a170ff
ChatOutput-17n0s[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output]
style ChatOutput-17n0s stroke:#a170ff
Memory-43b97[<div><img src="/_astro/message-square-more.wNo_B7mh.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Memory]
style Memory-43b97 stroke:#a170ff
GoogleGenerativeAIModel-6dquc[Google Generative AI]
style GoogleGenerativeAIModel-6dquc stroke:#a170ff
ChatInput-tj4g4 -.- Prompt-r16pz
linkStyle 0 stroke:#a170ff
Memory-43b97 -.- Prompt-r16pz
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linkStyle 3 stroke:#a170ff