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
        • Multi-Agents
        • Sequential Agents
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      • API
      • Analytic
      • Almacenes de Documentos
      • Embed
      • Monitoring
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      • Variables
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      • Databases
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      • Variables de Entorno
      • Rate Limit
      • Ejecutar Flowise detrás de proxy corporativo
      • SSO
    • Integraciones
      • LangChain
        • Agents
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          • OpenAI Tool Agent
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          • ReAct Agent LLM
          • Tool Agent
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          • LLM Chain
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          • Multi Retrieval QA Chain
          • Retrieval QA Chain
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  1. Documentación Oficial
  2. Integraciones
  3. LlamaIndex
  4. Response Synthesizer

Compact And Refine

PreviousRefineNextSimple Response Builder

Last updated 4 months ago

Este es el valor por defecto cuando no se define explícitamente un Response Synthesizer.

Compacta el prompt durante cada llamada al LLM agrupando tantos fragmentos de texto como puedan caber dentro del tamaño máximo del prompt. Si hay demasiados fragmentos para agrupar en un solo prompt, "crea y refina" una respuesta pasando por múltiples prompts compactos.

Pros: Los mismos que , bueno para respuestas más detalladas y debería resultar en menos llamadas al LLM

Contras: Debido a las múltiples llamadas al LLM, puede ser costoso

Prompt de Refinamiento

La consulta original es la siguiente: {query}
Hemos proporcionado una respuesta existente: {existingAnswer}
Tenemos la oportunidad de refinar la respuesta existente (solo si es necesario) con más contexto a continuación.
------------
{context}
------------
Dado el nuevo contexto, refina la respuesta original para responder mejor a la consulta. Si el contexto no es útil, devuelve la respuesta original.
Respuesta Refinada:

Prompt de Text QA

La información de contexto está a continuación.
---------------------
{context}
---------------------
Dado el contexto y sin conocimiento previo, responde a la consulta.
Consulta: {query}
Respuesta:
Refine