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# Conversational Retrieval QA Chain
Una cadena para realizar tareas de preguntas y respuestas con un componente de recuperación.
## Definiciones
**Una cadena de preguntas y respuestas basada en recuperación**, que se integra con un componente de recuperación y te permite configurar parámetros de entrada y realizar tareas de preguntas y respuestas.\
**Chatbots Basados en Recuperación:** Los chatbots basados en recuperación son chatbots que generan respuestas seleccionando respuestas predefinidas de una base de datos o un conjunto de posibles respuestas. "Recuperan" la respuesta más apropiada basándose en la entrada del usuario.\
**QA (Preguntas y Respuestas):** Los sistemas QA están diseñados para responder preguntas planteadas en lenguaje natural. Típicamente involucran entender la pregunta y buscar o generar una respuesta apropiada.
## Entradas
* [Modelo de Lenguaje](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/chat-models.md)
* [Recuperador de Almacén de Vectores](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/vector-stores.md)
* [Memoria (opcional)](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/memory.md)
## Parámetros
| Nombre | Descripción |
| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Devolver Documentos Fuente | Para devolver citas/fuentes que se utilizaron para construir la respuesta |
| Mensaje del Sistema | Una instrucción para el LLM sobre cómo responder la consulta |
| Opción de Cadena | Método sobre cómo resumir, responder preguntas y extraer información de documentos. Lee [más](https://js.langchain.com/docs/modules/chains/document/) |
## Salidas
| Nombre | Descripción |
| ------------------------------ | ------------------------------------- |
| ConversationalRetrievalQAChain | Nodo final para devolver la respuesta |
---
# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.flowiseai.com/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/chains/conversational-retrieval-qa-chain.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
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