FlowiseAI
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  • Introduction
  • Partes
    • Parte 1: Introducción
      • Recursos
    • Parte 2: Chains Avanzadas
      • Desafío 1: Traductor de Lenguas Antiguas
    • Parte 3: Gestión de Documentos y Memoria
      • Desafío 2: Chatbot Nikola Tesla
    • Parte 4: Despliegue y API
    • Parte 5: Introducción a Agentes
      • Desafíos
    • Parte 6: Agentes Avanzados
      • Desafíos
    • Parte 7: Multi-Agentes
      • Desafíos
    • Parte 8: AgentFlows
      • Desafíos
    • Parte 9: Agentes Secuenciales
      • Desafíos
    • Parte 10: Sequential Agents Avanzados
  • Recursos
    • Enlaces Útiles
    • Documentación Oficial
    • Ejemplos de Código
    • Mejores Prácticas
  • Documentación Oficial
    • Introduction
    • Primeros Pasos
    • Guía de Contribución
      • Building Node
    • Referencia de API
      • Assistants
      • Attachments
      • Chat Message
      • Chatflows
      • Document Store
      • Feedback
      • Leads
      • Ping
      • Prediction
      • Tools
      • Upsert History
      • Variables
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      • Agentflows
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      • Embed
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      • Variables de Entorno
      • Rate Limit
      • Ejecutar Flowise detrás de proxy corporativo
      • SSO
    • Integraciones
      • LangChain
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          • OpenAI Tool Agent
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          • ReAct Agent LLM
          • Tool Agent
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          • InMemory Cache
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          • Redis Cache
          • Redis Embeddings Cache
          • Upstash Redis Cache
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          • POST API Chain
          • Conversation Chain
          • Conversational Retrieval QA Chain
          • LLM Chain
          • Multi Prompt Chain
          • Multi Retrieval QA Chain
          • Retrieval QA Chain
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          • VectorDB QA Chain
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  1. Documentación Oficial
  2. Integraciones
  3. LlamaIndex
  4. Engine

Query Engine

PreviousEngineNextSimple Chat Engine

Last updated 4 months ago

Un query engine sirve como un pipeline de extremo a extremo que permite a los usuarios hacer preguntas sobre sus datos. Recibe una consulta en lenguaje natural y proporciona una respuesta, acompañada de información contextual relevante recuperada y enviada al LLM (Large Language Model).

Entradas

  • Vector Store Retriever

Parámetros

Nombre
Descripción

Return Source Documents

Para devolver citas/fuentes que se usaron para construir la respuesta

Salidas

Nombre
Descripción

QueryEngine

Nodo final para devolver la respuesta

Response Synthesizer