# 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="/files/OlHyMfZosJX2MDwZOS9e" 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 |


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.flowiseai.com/espanol/documentacion-oficial/integraciones/llamaindex/engine/context-chat-engine.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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