Se agrega al chat un componente spander que muestra las funestes de la respuesta para la citacion

langchain_tools/lc_tools.py

@@ -172,14 +172,17 @@ class LangChainTools():
 
         # Configura la memoria
         memory = ConversationBufferMemory(
-            memory_key="chat_history", return_messages=True)
+            memory_key="chat_history",
+            return_messages=True,
+            output_key='answer')
 
         # Define the Retrieval QA Chain to integrate the database and LLM
         conversation = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
             _llm,
             retriever=_vectordb.as_retriever(),
             memory=memory,
-            verbose=False  # Modo verboso
+            verbose=False,  # Modo verboso
+            return_source_documents=True  # Devuelve los documentos fuente
         )
 
         return conversation