¡Bienvenido al mundo del análisis avanzado de datos! En este artículo, explicaremos cómo analizar archivos CSV con el poder de la tecnología Langchain y GPT.
Aprovechando grandes modelos lingüísticos como GPT-3 y herramientas fáciles de usar como Langchain , puedes obtener información valiosa de tus datos con facilidad.
No importa tu nivel de experiencia, con nuestro script y esta guía paso a paso serás capaz de aprovechar estas herramientas de IA de vanguardia para sacar partido al análisis de datos en archivos CSV en campos como el SEO, marketing digital, informes financieros, segmentación de clientes y mucho más.
Puntos clave a destacar
- Langchain simplifica el proceso de incorporación de grandes modelos lingüísticos como GPT-3 para el análisis de CSV proporcionando una interfaz fácil de usar en la que se pueden crear flujos de trabajo personalizados y agentes adaptados a tareas específicas.
- La tecnología GPT permite a los profesionales del marketing automatizar tareas como la redacción de blogs o la creación de textos publicitarios, manteniendo al mismo tiempo resultados de alta calidad que resuenen en su público objetivo. También tiene un inmenso potencial para extraer información valiosa de archivos CSV que contienen estadísticas sobre el comportamiento de los consumidores o información sobre tendencias de ventas.
- La utilización de Langchain y GPT para el análisis de CSV mejora la precisión, la eficiencia en el tiempo, la escalabilidad, la rentabilidad, la personalización, la capacidad de toma de decisiones, la versatilidad en el manejo de diferentes tipos de archivos y la visualización interactiva.
Descifrando Langchain y GPT para el análisis de archivos CSV
Langchain es una tecnología que proporciona una interfaz estándar para que desarrolladores y analistas interactúen fácilmente con archivos CSV, mientras que GPT (Generative Pre-trained Transformer) es un potente modelo lingüístico que puede integrarse en Langchain para generar respuestas textuales basadas en la entrada del usuario.
¿Qué es Langchain ?
Langchain es una tecnología de vanguardia diseñada para hacer más accesible y eficiente el trabajo con grandes modelos lingüísticos, como GPT-3. Esta innovadora plataforma permite a los usuarios crear flujos de trabajo y agentes personalizados que pueden interactuar a la perfección con las potentes capacidades de estos modelos lingüísticos basados en IA.
En esencia, Langchain simplifica el proceso de incorporación de grandes modelos lingüísticos como GPT-3 a sus proyectos proporcionando una interfaz fácil de usar en la que puede crear «agentes» adaptados a tareas específicas.
Por ejemplo, puede desarrollar un agente para analizar las opiniones de los clientes o generar contenidos atractivos para las redes sociales.
Como profesional del marketing que utiliza la tecnología Langchain para agilizar sus procesos de trabajo, imagínese poder obtener rápidamente información a partir de grandes cantidades de datos sin necesidad de tener conocimientos avanzados de programación.
Breve explicación de la tecnología GPT
La tecnología Generative Pre-trained Transformer (GPT) es un avance revolucionario en el campo de la inteligencia artificial, concretamente en el procesamiento del lenguaje natural.
Desarrollados por OpenAI, los modelos GPT han demostrado una capacidad increíble para comprender y generar textos similares a los humanos en diversas aplicaciones.
En esencia, GPT utiliza una red neuronal masiva entrenada en grandes cantidades de datos textuales de diversas fuentes. Esto le permite generar contenidos contextualmente relevantes con una aportación mínima de los usuarios.
Uno de los principales puntos fuertes de la tecnología GPT es su flexibilidad, ya que puede utilizarse para múltiples fines dentro de los proyectos basados en datos de una organización. Por ejemplo, cuando se analizan archivos CSV que contienen estadísticas sobre el comportamiento de los consumidores o información sobre tendencias de ventas, GPT-3 encierra un inmenso potencial para extraer información valiosa y transformar datos en bruto en estrategias procesables.
Primeros pasos con Langchain y GPT
Antes de profundizar en los detalles, debe comenzar su viaje de análisis de CSV preparando el archivo, subiéndolo a Langchain y creando una cadena de preguntas y respuestas con GPT-3 para responder a las preguntas sobre los datos.
Si ya ha completado estos pasos, puede saltarse este párrafo y pasar a la siguiente sección. De lo contrario, siga leyendo para obtener más instrucciones.
Tenga en cuenta que todas las instrucciones adicionales se proporcionarán en inglés.
1. Limpieza y organización de datos
Para garantizar un análisis preciso y profundo de los archivos CSV mediante Langchain y GPT, es importante limpiar y organizar adecuadamente los datos de antemano. Estas son algunas de las mejores prácticas para limpiar y organizar los datos:
- Elimina cualquier información duplicada o irrelevante en el archivo CSV.
- Estandariza el formato empleando formatos coherentes de fecha u hora etc…
- Asegúrate de que todas las columnas tienen encabezados claros y concisos.
- Comprueba si faltan datos o están incompletos y rellena los huecos o elimina la fila por completo.
- Convierte los datos categóricos en valores numéricos si es necesario.
Siguiendo estos pasos para limpiar y organizar los datos, los profesionales del marketing pueden obtener información más significativa de sus archivos CSV utilizando Langchain y GPT.
Además, este proceso puede ayudar a reducir los errores durante el análisis mediante la eliminación de información innecesaria o confusa del conjunto de datos.
2. Definir preguntas y objetivos de investigación claros
Definir preguntas y objetivos de investigación claros es la otra mitad de la ecuación cuando se analizan archivos CSV con Langchain y GPT.
Sin un objetivo claro en mente, tu análisis carecerá de dirección, lo que podría conducir a conclusiones incorrectas o incoherentes.
Es importante preguntarse qué se espera conseguir analizando los datos.
Una vez que hayas definido tus preguntas y objetivos de investigación, será más fácil personalizar los CSV para análisis de datos y lanzar las preguntas que te acerquen a tus metas.
Además, tener un enfoque claro puede ayudar a limitar el número de columnas que necesita analizar, haciendo que el proceso sea más manejable en general.
¿Qué necesitará para analizar archivos CSV con IA y extraer datos procesables?
Con el objetivo de hacer Langchain y el análisis de datos más accesible para el usuario medio, hemos creado un script en Google Colab para simplificar todo el proceso.
Así, si quieres conectar fácilmente Langchain con GPT para almorzar tus preguntas dentro de tus archivos CSV.
Sólo tienes que seguir estos pasos;
- Instala todas las dependencias de Langchain y las librerías OpenAI
- Introduce tu APIKEY de OpenAI.
- Sube tu archivo CSV
- Y empieza a hacer tus preguntas
Así de sencillo.
Nuestro script se encarga de todo, no necesitas conectar “pandas” o GPT con Langchain en tu consola para conseguir agilizar el proceso.
Además, en caso de que te hayas perdido, sólo tienes que seguir los pasos proporcionados en el siguiente vídeo por Alvaro Peña, la mente detrás del script:
Este contenido se genera a partir de la locución del audio por lo que puede contener errores.
(00:00) muy buenas a todas y a todos y bienvenidos a un vídeo más del canal de iSocialWeb en este caso vamos a aterrizar también un caso práctico de ia de cómo hablar o comunicarnos con nuestros datos lo que vamos a hacer es hacer una exportación de unos datos de csv que en este caso la vamos a hacer con screaming frog para que esté directamente relacionado con seo Y cómo podéis a través del lenguaje natural el uso de un modelo del lenguaje hacer consultas sobre esos datos vale para hacer esto lo primero que hemos
(00:27) hecho es hacer un crawleo selectivo con screaming Frog aquí lo enfocado desde el punto de vista de la arquitectura web lo que he querido es configurar el rastreo quitándome imágenes y todo o sea simplemente los enlaces internos y externos he creado así el proyecto y luego dentro del análisis de cráneo he marcado la opción de link score para que me haga un cálculo de la distribución del page range interno de esta web vale una vez que he hecho eso que lo he lanzado sobre la web de iSocialWeb lo que habría que hacer es exportar esto a un
(00:57) csv vale lo podéis Llamar enlazado interno csv lo que queráis vale lo exportáis vale una vez que tenemos eso ahora ya nos vamos al Script que hemos montado para hacer esta comunicación vamos a usar el lanche lanchain es un framework que está en Python y en javascript que nos permite interactuar con grandes modelos de lenguaje en este caso Open hay vale vamos los modelos de Open AI entonces aquí lo único que hacemos Es instalar lanchains a instalar Open AI hacer unas llamadas a la gente que hace todo esto con las diferentes bibliotecas
(01:32) alguna para llamar al csv a pandas para mostrar la información y usarla para categorizarla y aquí lo que hace el Script es muy sencillo primero nos pide un archivo csv que vamos a subir que ya lo tengo preparado es este enlazado de interno vale Y una vez que lo subimos lo procesa y nos pregunta que introduzcamos la pregunta que queremos hacerle en este caso como es un listado de urls que tienen un determinado un interno, pues le vamos a preguntar Cuáles son las 10 URL que están en la columna dirección en este caso si le podéis dar
(02:06) la información más definida mucho mejor y que nos diga Cuál es vamos las que tienen más interno vale más fuerza interna entonces Esto hace una llamada a la gente de lanchain si empieza a hacer el proceso vale va a empezar a hacer el análisis Entonces ya os fijáis que hace la consulta y entonces dice Oye de la columna de dirección el tipo tal Y entonces aquí te va ordenando las urls como no ha acabado hacer el proceso la gente va a hacer más consultas y va a intentar sacar datos de momento ha sacado de aquí
(02:37) ya veis que está haciendo una búsqueda de los de los datos que más fuerza tienen del link score con la dirección y entonces te dice aquí la respuesta final de las 10 URL que más que el link score Más alto que tienen son estas de aquí nos lo devuelven formato lista que tenéis las 10 URL vale con esto podéis seguir haciendo preguntas de lo que queráis vale aquí vais poniendo nuevas preguntas y vais haciendo consultas sobre los datos esto lo podéis extrapolar a unos documentos matemáticos a documentos de análisis de finanzas a
(03:10) otro tipo de crawleos a cualquier tipo de datos vale exportaciones de herramientas de externas como sixtrix, semrush o ahrefs lo que queráis pero que os resulte útil y nos vemos en el próximo vídeo
En este vídeo se analiza un caso práctico de uso de IA para comunicarse con datos mediante un archivo de datos CSV extraídos de un rastreo con Screaming Frog al que se aplica el modelo de lenguaje GPT de OpenAI para realizar consultas sobre los datos.
La comunicación tiene lugar utilizando el framework Langchain en Python empleando Google Colab para interactuar con los modelos de OpenAI.
Nuestro script primero solicita un archivo CSV y luego abre una consola para realizar una consulta sobre los datos CSV proporcionados, categorizando la información y mostrando los resultados.
El ejemplo proporcionado por Álvaro en el vídeo, se centra en un rastreo web de enlaces internos y externos de un sitio web, y luego utilizamos Langchain para encontrar las 10 URLs con la puntuación de enlaces más alta.
Esto es sólo un ejemplo para darte una visión práctica dentro de la herramienta.
Ten en cuenta que este proceso se puede aplicar a otros tipos de datos, incluidos los análisis financieros o analisis de consumidores (ej: número de veces que un usuario repite compra en nuestra tienda online) o incluso para analizar el porcentaje de resultados enriquecidos o tipología de los mismos empleando CSV exportados con SEMrush, Ahrefs o Sixtrix.
Esto son solo ideas pero las aplicaciones son infinitas en función de los datos que queramos analizar.
En conclusión:
Con la potencia de Langchain y GPT, analizar archivos CSV nunca ha sido tan fácil y eficaz. Al comprender cómo utilizar estas tecnologías conjuntamente, los profesionales del marketing pueden obtener información valiosa de sus datos con menos tiempo y esfuerzo.
Desde la limpieza y organización de los datos hasta su visualización en aplicaciones interactivas, Langchain facilita y agiliza los primeros pasos en el análisis de datos.
La API OpenAI permite acceder a herramientas aún más potentes, como GPT-3, para realizar análisis avanzados.
Recuerda seguir las mejores prácticas para el análisis de archivos, como definir objetivos claros, utilizar métodos adecuados y limitar el número de columnas.
Gracias a nuestro script, te hemos ahorrado la parte difícil de conectar ambos mundos.
Esperamos que puedas hacer uso del mismo para obtener información de interés con tus datos.
No pierdas la oportunidad de obtener respuestas a sus preguntas de negocio a partir de sus archivos CSV.
Preguntas frecuentes sobre el análisis de archivos CSV con Langchain y GPT
Langchain es una plataforma de análisis lingüístico basada en IA que utiliza algoritmos avanzados para identificar patrones, tendencias y perspectivas a partir de grandes conjuntos de datos, como archivos CSV. Puede ayudar a las empresas a analizar las opiniones de los clientes, hacer un seguimiento de las menciones en las redes sociales, realizar estudios de mercado, etc.
Co-CEO y Head of SEO de iSocialWeb, una agencia especializada en SEO, SEM y CRO que gestiona más de +350M de visitas orgánicas al año y con una infraestructura 100% descentralizada.
Además de la empresa Virality Media, una empresa de proyectos propios con más de 150 Millones de visitas activas mensuales repartidos entre diferentes sectores e industrias.
Ingeniero de Sistemas de formación y SEO de vocación. Aprendiz incansable, fan de la IA y soñador de prompts.