Cómo extraer entidades de Google Imágenes en piloto automático con IA

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(00:01) Muy buenas bienvenidas y bienvenidos a un nuevo vídeo de iSocialWeb yo soy Luis Fernández y hoy vamos a seguir con nuestra serie de vídeos dedicados a la Inteligencia artificial a la programación y él se vio el marketing digital en este caso vamos a hacer un Script muy sencillo y para saber que son menos de 50 líneas de código en el que vamos a trabajar las entidades en base a Google imágenes vamos a ser un poco pícaros y vamos a aprovechar un trabajo que ya nos da Google hecho y vamos a partir de cualquier keyword
(00:27) hacer una clasificación de entidades utilizando Inteligencia artificial y vamos a extraer esas entidades utilizando una Api que nos permite utilizar los resultados de búsqueda de Google directamente nos permite acceder a ellos y extraer toda la información Esta es una herramienta muy muy importante muy fácil de utilizar con una documentación muy buena ahora la presentaré se llama ser Api también hay alternativas esto lo podéis hacer con scrapping pero tendréis que hacer manejar los proxys estar atentos a los
(00:55) cambios programarlo vosotros mismos o podéis usar apis alternativas como una valueserp que es muy conocida principalmente porque tiene menos funcionalidades que ser Api, pero es más barato entonces ahí tenéis un abanico de posibilidades muy muy amplio por utilizar os voy a enseñar a lo que me refiero si nos vamos a Google imágenes y en este caso introduzco una transaccional como freidora este aceite Vais a ver que si os habéis fijado que utilicéis habitualmente Google imágenes tenéis aquí arriba una serie de distintos tipos de freidoras de aceite
(01:27) en este caso por ejemplo industriales de un litro es decir entidades o tipologías de relacionadas con esta Keyword que ya el propio Google nos da es decir el propio Google que es el punto para el que queremos trabajar es el buscador por el que queremos posicionar el 99% de las veces ya no está dando estas entidades que son las que él considera relevantes para esta keywords de aceite entonces lo que vamos a hacer nosotros es extraerlas y utilizar gpt para clasificarlas como siempre esta clasificación entidades por
(01:58) gpt puedes de ser de una calidad variable no la toméis como un dogma, pero para clasificar cuando trabajamos en masa como siempre que es lo que queremos transmitir cuando trabajamos en masa esto nos puede servir para hacer un filtrado de miles de entidades de una forma bastante rápida y a partir de ahí ya hace falta una revisión humana con un poco de estrategia en la que podemos utilizarlas el escribo es muy sencillo pasamos aquí al Google colapse como siempre que os compartiremos en la descripción del vídeo y tenemos que hacer clic en las
(02:28) celdas aquí arriba a la izquierda le damos al Play instalamos nuestras dependencias en este caso pen y hay Google service soles que es la librería de Python que nos permite utilizar serpAPI fácilmente y Google entonces en Google Search que es lo que hemos instalado aquí nos importamos será app nos importamos Open AI y aquí simplemente ejecutamos esta celda de código previamente tenéis que meter aquí vuestra opinión y vuestra pide SerpAPI en este caso ambas son de pago como os decía antes podéis trabajar con proxys
(03:02) podéis trabajar con otros modelos gratuitos, pero por comodidad y por transmitiros el concepto y la herramienta la forma de pensar que es más importante aquí la tecnología va muy rápido Esto puede cambiar pero el proceso y la forma de pensarlo no entonces aquí vamos a trabajar con estas apis porque son las más sencillas de utilizar y son muy baratas aquí luego puedes hacer Mostrar vuestras cuentas y queréis trabajar a gran escala igual sale rentable cambiar estas apis pero para un uso normal es algo muy económico
(03:32) una vez rellenitos los datos ahora sí que podéis darle click al Play y simplemente os saldrá un input en el que marcaréis vuestra keyword en este caso yo lo he marcado aquí freidores de aceite y este es el formato que le hemos decidido dar este es el prompt que está de la siguiente entidad y le pasamos nuestra lista de entidades extraídas automáticamente clasificadas por grupos con su nombre correspondiente devolviendo el resultado de la siguiente forma nombre del grupo entidad 1 entidad 2 y si hay varias que
(04:00) pertenecen un grupo colocarlas en la misma fila y este es el output que recibiríamos tipo de producto y vemos que el tipo de producto de freidora de aceite sería de agua de gas de aire tamaño un litro grande uso profesional Industrial restaurante etcétera uso doméstico esto es como la clasificado de primeras Este es el Pro más sencillito que podéis haber pensado, sin embargo, podemos darle una vuelta algo muy útil es que pedirle que nos devuelva los resultados en un formato determinado por ejemplo Jason por ejemplo Markdown o
(04:34) por ejemplo una tabla Entonces modificando el Chrome un poquillo aquí se deja de incluir una de modificada y hemos vamos a ver cómo podemos trabajar con un plomo básico y vamos a ampliarlo la primera diferencia es que además de incluirle si os fijáis aquí la intro el prolongada las siguientes entidades lo que vamos a hacer es de que hablen las entidades Y entonces le pasamos la keyword esto le da un poco más de contexto Debería ser suficiente Pero bueno siempre está bien aprovechar los elementos variables que tenemos y darle
(05:04) más contexto a nuestro Cuanto más trabajado más preciso son los datos y menos cosas raras vamos a recibir también hay un límite si lo pedimos muy muy precisos Es probable que acabamos rompiéndolo por algún lado y le pegamos algo tan concreto que cada vez recibamos algo distinto Así que hay que tener un equilibrio por ahí le pasamos la lista de nuestras entidades y aquí lo cambiamos un poco ponemos clasifica las agrupándolas con su nombre correspondiente Dependiendo el tipo entidad lo que pedimos antes un poco más
(05:33) Sencillamente explicado luego le marcamos algo muy útil que es si no hay una clasificación Clara utiliza sin clasificación esto le permite saber que va a haber excepciones va a haber veces que no sepa que clasificar y le damos algo parametrizado que le va a indicar disculpas el cambio de orientación horizontal, pero le damos algo con lo que podemos parametrizar algo concreto en lo que sabemos Vale cuando falla vamos a tener esto y a partir de ahí en nuestro output esto es un caso de un ejemplo concreto, pero si sacamos miles de
(06:03) entidades podemos filtrar por aquí y esta no las quitamos o está la revisamos manualmente o las pasamos en otro Chrome que las recalifique esto pensando siempre con esta la clave en este tipo de trabajo es pensarlo siempre con la posibilidad de trabajar con más prompts es decir una vez hayamos hecho la clasificación podemos filtrar todas las que nos han marcado sin clasificación ya tenemos nuestros grupos determinados y decirle Vale ahora estás que el marco sin clasificación agruparlas en estos cinco grupos que ya me has encontrado
(06:32) antes y las que no sepas también márcalas y con esas Pues nos hacemos otro barrido y así podemos trabajar en acciones que son mucho más en masa y mucho más rápidos de lo que haríamos manualmente y después de eso lo que tenemos que hacer es te vuelve las en formato tabla con dos columnas nombre la entidad grupo y el output que nos da es el siguiente aquí se ve bastante la verdad que dependiendo del tamaño y veces que del tipo de output puede caer un poco más feo aquí ha quedado bastante bonito porque son todos del mismo tamaño más o
(07:01) menos y vemos nombre de entidad en este caso Industrial gas doble eléctrico y un lead y eléctrico Perdón tipo de freidora un litro capacidad grande, pues tamaño aquí, pues todo el output como veis ha encontrado por ejemplo aquí animada que es algo muy habitual en Google imágenes Esto va a pasar y esto incluso lo podéis filtrar en el código Esto va se refiere al tipo de imagen animada porque normalmente también lo puedes hacer aquí tipo si os vais a games Vais a encontrar con imágenes que están animadas entonces
(07:31) este resultado lo van a dar en el 90% de las veces y veis que aquí correctamente nos lo marca sin clasificación podéis siempre probar esto en chat gpt Aquí he copiado el mismo Chrome lo tenéis aquí y lo ejecutas Y echa el gpt como tiene renderizador de Markdown el formato esta tabla Smart down Pues nos da el mismo resultado o similar recordar que aquí siempre hay un porcentaje de variación es determinista, pero es probabilístico Y tenemos un resultado muy parecido veis que animada Aquí también nos lo da como sin clasificación
(08:03) gran de tamaño nos clasifica las marcas en un formato tabla muy muy útil Y eso es todo es un Script muy sencillito Pero espero que tanto la herramienta que nos permite hacer esto que es superútil ya os lo recomiendo y el concepto de aprovechar algo que nos da Google como son las entidades ya clasificadas aquí en las imágenes y cómo hilarlo todo con un prompt de gpt espero que sea útil y os ayude mucho en vuestras labores como sea y muchas gracias por vuestra atención y nos vemos en el próximo vídeo