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# Context Chat Engine

Un chat engine sirve como un pipeline de extremo a extremo para mantener una conversación similar a la humana con tus datos, permitiendo múltiples intercambios en lugar de una única interacción de pregunta y respuesta.

<figure><img src="https://4068692976-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FUiD7nOmFRK805sNuiieJ%2Fuploads%2Fgit-blob-f303c3dc94ff7a2e14506fe163eab25ab2785c36%2Fimage%20(3)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(2)%20(1)%20(1).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Entradas

* Chat Model
* Vector Store Retriever
* [Memory](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/memory.md)

## Parámetros

| Nombre                  | Descripción                                                           |
| ----------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| Return Source Documents | Para devolver citas/fuentes que se usaron para construir la respuesta |
| System Message          | Una instrucción para el LLM sobre cómo responder la consulta          |

## Salidas

| Nombre            | Descripción                           |
| ----------------- | ------------------------------------- |
| ContextChatEngine | Nodo final para devolver la respuesta |