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@@ -282,9 +282,10 @@ def create_concept_graph(doc, key_concepts):
         return nx.Graph()
 
 ###############################################################################
+
 def visualize_concept_graph(G, lang_code):
     """
-    Visualiza el grafo de conceptos con nodos coloreados y flechas direccionales.
+    Visualiza el grafo de conceptos con layout consistente.
     Args:
         G: networkx.Graph - Grafo de conceptos
         lang_code: str - Código del idioma
@@ -305,8 +306,16 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code):
         # Calcular centralidad de los nodos para el color
         centrality = nx.degree_centrality(G)
         
-        # Calcular layout con más espacio
-        pos = nx.spring_layout(DG, k=2, iterations=50)
+        # Establecer semilla para reproducibilidad
+        seed = 42
+        
+        # Calcular layout con parámetros fijos
+        pos = nx.spring_layout(
+            DG,
+            k=2,          # Distancia ideal entre nodos
+            iterations=50, # Número de iteraciones
+            seed=seed     # Semilla fija para reproducibilidad
+        )
         
         # Calcular factor de escala basado en número de nodos
         num_nodes = len(DG.nodes())
@@ -320,38 +329,51 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code):
         node_colors = [plt.cm.viridis(centrality[node]) for node in DG.nodes()]
         
         # Dibujar nodos
-        nodes = nx.draw_networkx_nodes(DG, pos, 
-                                     node_size=node_weights,
-                                     node_color=node_colors,
-                                     alpha=0.7,
-                                     ax=ax)
+        nodes = nx.draw_networkx_nodes(
+            DG, 
+            pos, 
+            node_size=node_weights,
+            node_color=node_colors,
+            alpha=0.7,
+            ax=ax
+        )
         
         # Dibujar aristas con flechas
-        edges = nx.draw_networkx_edges(DG, pos,
-                                     width=edge_weights,
-                                     alpha=0.6,
-                                     edge_color='gray',
-                                     arrows=True,
-                                     arrowsize=20,
-                                     arrowstyle='->',
-                                     connectionstyle='arc3,rad=0.2',
-                                     ax=ax)
+        edges = nx.draw_networkx_edges(
+            DG, 
+            pos,
+            width=edge_weights,
+            alpha=0.6,
+            edge_color='gray',
+            arrows=True,
+            arrowsize=20,
+            arrowstyle='->',
+            connectionstyle='arc3,rad=0.2',
+            ax=ax
+        )
         
         # Ajustar tamaño de fuente según número de nodos
         font_size = 12 if num_nodes < 10 else 10 if num_nodes < 20 else 8
         
         # Dibujar etiquetas con fondo blanco para mejor legibilidad
-        labels = nx.draw_networkx_labels(DG, pos,
-                                       font_size=font_size,
-                                       font_weight='bold',
-                                       bbox=dict(facecolor='white', 
-                                               edgecolor='none', 
-                                               alpha=0.7),
-                                       ax=ax)
-        
-        # Añadir leyenda de centralidad correctamente
-        sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis, 
-                                  norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1))
+        labels = nx.draw_networkx_labels(
+            DG, 
+            pos,
+            font_size=font_size,
+            font_weight='bold',
+            bbox=dict(
+                facecolor='white', 
+                edgecolor='none', 
+                alpha=0.7
+            ),
+            ax=ax
+        )
+        
+        # Añadir leyenda de centralidad
+        sm = plt.cm.ScalarMappable(
+            cmap=plt.cm.viridis, 
+            norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1)
+        )
         sm.set_array([])
         plt.colorbar(sm, ax=ax, label='Centralidad del concepto')
         
@@ -367,10 +389,6 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code):
         logger.error(f"Error en visualize_concept_graph: {str(e)}")
         return plt.figure()  # Retornar figura vacía en caso de error
 
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 def create_entity_graph(entities):
     G = nx.Graph()