Cómo utilizar GPT4-VISION para EXTRAER INFORMACIÓN de un PDF

Summary

El video ofrece una guía detallada sobre cómo transformar un catálogo en formato PDF, que contiene información sobre hoteles, en una tabla estructurada en Google Sheets. Para lograr esto, se utiliza una combinación de herramientas y procesos automatizados, incluyendo Make, el modelo de Inteligencia Artificial GPT-4 Vision de Open AI y I Love PDF. El proceso consiste en convertir las páginas del PDF en imágenes, luego utilizar GPT-4 Vision para extraer la información de esas imágenes y finalmente, integrar los datos en una hoja de cálculo de Google Sheets. El video también menciona un curso de automatización de procesos con Inteligencia Artificial que enseña a crear escenarios similares para digitalizar documentos y obtener información estructurada.

Takeaways

• 📚 Imagina tener un catálogo en PDF con información sobre hoteles, coches, libros, etc., y la necesidad de convertirlo en una página web o un dashboard con estadísticas.
• 🤖 Se necesita una estructura de datos bien organizada para construir una página web o un dashboard, y el script describe cómo automatizar el proceso de extraer información de un PDF.
• 🔄 El proceso involucra la transformación de un PDF en imágenes, luego en texto y finalmente en una tabla estructurada como Google Sheets.
• 🖼️ Utiliza la herramienta I Love PDF para convertir cada página del PDF en una imagen JPEG.
• 📁 Sube las imágenes a Google Drive y utiliza un script de Make para automatizar la extracción de información de las imágenes.
• 🔗 El modelo GPT 4 Vision de OpenAI se utiliza para analizar imágenes y extraer texto, lo que se utiliza para obtener información de las imágenes del PDF.
• 📈 La información extraída se estructura en una tabla de Google Sheets con columnas definidas por los datos que se quieren extraer de los hoteles.
• 💻 Se utiliza un enfoque de programación para definir el prompt y las estructuras de datos de salida deseadas, lo que permite una integración más sofisticada con las API de OpenAI.
• 🔗 El uso de Make y la API de OpenAI permite crear una solución automatizada que puede manejar múltiples archivos y extraer información de manera eficiente.
• 📈 El resultado es una tabla en Google Sheets que contiene información estructurada sobre los hoteles, listos para ser utilizados en un sitio web o un panel de control.
• 📘 Se destaca la posibilidad de extender este proceso para otros tipos de documentos y la flexibilidad del enfoque para adaptarse a diferentes necesidades de información.
• 📚 El script sugiere la utilidad de este proceso para digitalizar documentos y transformar información en formatos estructurados que sean más útiles para análisis y presentación.

Q & A

¿Qué tipo de catálogo se menciona en el script?

Se menciona un catálogo de hoteles que contiene imágenes e información sobre diferentes hoteles.

¿Por qué podría necesitar una persona convertir un catálogo PDF en una tabla estructurada?

Para poder construir una página web o un dashboard que muestre información y estadísticas sobre los hoteles, lo cual es más difícil de hacer si la información no está bien estructurada en una tabla.

¿Qué modelo de Inteligencia Artificial se utiliza para convertir imágenes en texto?

Se utiliza el modelo gpt 4 Vision, una variante del modelo gpt 4 que recibe imágenes como input y genera texto como output.

¿Qué herramienta se utiliza para convertir un PDF en múltiples imágenes?

Se utiliza la herramienta I Love PDF para convertir cada página del PDF en una imagen jpg.

¿Cómo se estructura la información en la tabla de Google Sheets?

La información en la tabla de Google Sheets está estructurada con columnas que incluyen el nombre del hotel, situación, alojamiento, instalaciones, precio, estrellas, dirección, país y zona.

¿Qué es un escenario de make y cómo se relaciona con el proceso de extraer información de imágenes?

Un escenario de make es una secuencia de acciones automatizadas que se ejecutan en el entorno de Make. En este caso, se utiliza para conectar con Google Drive, buscar las imágenes, y luego utilizar gpt 4 Vision para extraer la información de estas imágenes y estructurarla en una tabla de Google Sheets.

¿Cómo se especifica la información que se desea extraer de cada hotel en la tabla?

Se especifica la información en el prompt, donde se indica que se desea extraer el nombre del hotel, situación, descripción de la situación, alojamiento e instalaciones.

¿Por qué se utiliza un iterador en el escenario de make?

Se utiliza un iterador para manejar situaciones en las que una imagen pueda contener información de múltiples hoteles. El iterador permite extraer y añadir la información de cada hotel individualmente en la tabla de Google Sheets.

¿Qué ocurre si el modelo gpt 4 Vision no tiene permisos para extraer información sobre hoteles reales?

Si el modelo gpt 4 Vision no tiene permisos para extraer información sobre hoteles reales, podría generar una respuesta con datos inventados en lugar de información real y específica.

¿Qué curso se menciona en el script para aprender a automatizar procesos con inteligencia artificial?

Se menciona un curso de automatización de procesos con inteligencia artificial que tiene una duración de 3 horas y 20 minutos y que enseña a utilizar la herramienta de Make para conectarla con la API de Open AI.

¿Cómo se puede acceder al curso de automatización de procesos con inteligencia artificial?

Para acceder al curso, se puede visitar el canal de Productomat y buscar el video que explica el contenido del curso. El enlace también se incluirá en la descripción del video.

Outlines

00:00

📚 Convertir catálogos PDF en tablas estructuradas

El primer párrafo aborda la idea de tener un catálogo de hoteles en formato PDF que es agradable visualmente pero difícil de manipular para crear páginas web o dashboards de estadísticas. Se menciona la necesidad de tener la información en una tabla estructurada y cómo el autor automatizó el proceso de extraer información de un PDF y convertirla en una tabla de Google Sheets utilizando un proceso 'make' y el modelo gpt 4 Vision de OpenAI. Además, se destaca la importancia de tener la información en diferentes formatos, como PDF y Excel, para diferentes propósitos y se hace un llamado a la suscripción y notificaciones para recibir actualizaciones de nuevos contenidos.

05:01

🔄 Proceso de automatización con herramientas en línea

El segundo párrafo describe el proceso detallado para transformar un PDF en una tabla de Excel. Comienza por convertir el PDF en múltiples imágenes utilizando la herramienta 'I Love PDF' y luego se utiliza Google Drive para almacenar estas imágenes. Luego, se establece un escenario de 'make' que utiliza el modelo gpt 4 Vision para analizar cada imagen, extraer información de hoteles y estructurarla en un formato JSON específico. Este JSON es luego transformado en una colección de 'make' y se utiliza para rellenar una hoja de cálculo de Google Sheets con la información correspondiente de cada hotel.

10:01

🛠️ Configuración del flujo de trabajo con Make y API

El tercer párrafo se enfoca en la configuración técnica del flujo de trabajo con Make, utilizando el modelo gpt 4 Vision a través de una API. Se discute la importancia de la especificación de un 'prompt' o solicitud para que el modelo gpt 4 Vision extraiga información detallada de las imágenes, y cómo se conecta con Google Sheets para añadir la información a la tabla correspondiente. Además, se aborda el uso de un iterador para manejar arrays de hoteles encontrados en las imágenes y se menciona la utilización de un módulo 'make an API call' en lugar del módulo de 'analyze images' para evitar limitaciones en la configuración del prompt.

15:02

📈 Ejecución del escenario y cursos de automatización

El cuarto y último párrafo relata la ejecución del escenario para verificar su funcionamiento, limitando la obtención de imágenes a una para la prueba. Se describe el resultado de la ejecución, que fue la adición de una nueva fila a la hoja de cálculo de Google Sheets con información extraída de una imagen. El autor promueve un curso de automatización de procesos con inteligencia artificial que enseña a realizar tareas similares a lo que se muestra en el video. Se menciona que el curso incluirá una clase bonus detallando paso a paso la creación del escenario y se ofrece información sobre cómo acceder al curso y obtener más detalles.

Keywords

💡PDF

PDF es una abreviatura de Portable Document Format, un formato de archivo utilizado para presentar documentos de manera independiente del software, hardware o sistema operativo utilizado para crearlo. En el video, el PDF es el formato original de un catálogo de hoteles que se desea convertir en una tabla estructurada.

💡Google Sheets

Google Sheets es una herramienta en línea de hojas de cálculo que permite la creación y edición de hojas de cálculo en tiempo real, y es parte de la suite de servicios de Google Drive. En el contexto del video, se utiliza para estructurar la información extraída de los PDFs en una tabla organizada.

💡GPT-4 Vision

GPT-4 Vision es una variante del modelo de inteligencia artificial GPT-4 capaz de recibir imágenes como entrada y generar texto como salida. En el video, GPT-4 Vision se utiliza para analizar imágenes extraídas de un PDF y convertir la información visual en datos estructurados.

💡Make

Make es una herramienta de automatización de tareas que se utiliza para administrar compilaciones y procesos de construcción en proyectos de software. En el video, se utiliza para crear un 'escenario' o secuencia de tareas automatizadas que transforman las páginas de un PDF en una tabla de Google Sheets.

💡I love PDF

I love PDF es un servicio en línea que ofrece herramientas para trabajar con archivos PDF, como convertir, unir, dividir, etc. En el video, se utiliza para convertir cada página del PDF en una imagen JPEG, que luego puede ser leída por GPT-4 Vision.

💡API

API significa Interfaz de Programación de Aplicaciones y es un conjunto de rutinas y protocolos que permiten la comunicación entre aplicaciones. En el video, se hace referencia al uso de la API de OpenAI para interactuar con el modelo GPT-4 Vision.

💡JSON

JSON es un formato de texto ligero para el intercambio de datos que se utiliza ampliamente en la web para transmitir datos estructurados. En el video, la información extraída de las imágenes se estructura en JSON para su posterior uso en Google Sheets.

💡Iterador

Un iterador es un objeto que permite la iteración sobre un conjunto de elementos. En el video, se utiliza un iterador para procesar un array de hoteles encontrados en una imagen y agregar la información de cada hotel a una fila diferente en la hoja de cálculo de Google Sheets.

💡Digitalización de documentos

La digitalización de documentos es el proceso de convertir información impresa o manuscrita en formato digital. En el video, el proceso involucra la extracción de información de un catálogo de hoteles en PDF y su conversión en una tabla digital en Google Sheets.

💡Automatización de procesos

La automatización de procesos se refiere a la utilización de tecnología para realizar tareas repetitivas de manera automática. El video muestra cómo automatizar la transformación de un catálogo de hoteles de PDF a una tabla estructurada en Google Sheets.

💡Curso de automatización

El curso de automatización mencionado en el video es una capacitación que enseña a los estudiantes a utilizar herramientas de inteligencia artificial y automatización para mejorar procesos de trabajo. El video es un ejemplo práctico del tipo de contenido que se podría encontrar en dicho curso.

Highlights

Se describe un proceso para convertir un catálogo PDF en una tabla estructurada de Google Sheets utilizando tecnologías de inteligencia artificial.

La utilización del modelo GPT 4 Vision permite analizar imágenes y extraer texto, siendo fundamental para la conversión de documentos PDF en formatos digitales.

El proceso involucra la transformación de cada página del PDF en una imagen para su posterior análisis.

Se utiliza la herramienta I Love PDF para convertir el PDF en múltiples imágenes JPEG.

La información de las imágenes se estructura en una tabla de Google Sheets con columnas definidas como hotel, situación, alojamiento, instalaciones, precio, estrellas, dirección, país y zona.

El uso de Make Automation permite crear un escenario que conecta y automatiza la extracción de información de las imágenes.

La conexión con Google Drive es esencial para buscar y obtener las imágenes del PDF convertidas.

La especificación de un 'prompt' o solicitud detallada es crucial para que el modelo GPT 4 Vision extraiga la información correcta de las imágenes.

Se requiere una estructura JSON específica para que la información extraída se adapte a las necesidades del usuario.

El proceso es iterativo, analizando múltiples imágenes para extraer información de varios hoteles.

La información extraída se organiza en filas de una hoja de cálculo de Google Sheets, con cada hotel correspondiendo a una nueva fila.

El uso de un iterador en el proceso es fundamental para manejar arrays de información que pueden contener múltiples hoteles por imagen.

El módulo 'make an API call' se utiliza para conectarse con la API de Open AI y enviar las solicitudes de análisis de imágenes.

La inclusión de un 'prompt' de sistema y de usuario permite una comunicación más detallada con el modelo GPT 4 Vision.

El curso de automatización de procesos con inteligencia artificial ofrece una guía para crear escenarios similares de automatización.

El creador del proceso ofrece un curso y soporte para aquellos interesados en aprender a configurar escenarios de automatización personalizados.

El enlace al curso de automatización se incluirá en la descripción del vídeo para facilitar el acceso a los interesados.

Transcripts

Imagínate que tienes un catálogo en

formato pdf como este de aquí vale un

catálogo en este caso un catálogo de

hoteles que contiene pues imágenes e

información sobre diferentes hoteles en

tu caso Puede que sea sobre otra cosa

sobre coches sobre libros o sobre

cualquier cosa que vendas este tipo de

catálogos son muy vistosos y al usuario

le gustan mucho pero imagínate que por

lo que sea necesitas construir una

página web donde se muestre información

de estos hoteles o que necesitas

construir un dashboard donde se muestren

estadísticas se muestre información

sobre estos mismos hoteles pues en ese

caso si lo único que tienes es este

catálogo en formato pdf estás un poco

porque como no tengas la información en

una tabla bien estructurada como esta

esto es un Google seeds Pero puede ser

esto un csv puede ser una base de datos

es decir como no tenga la información

bien bien estructuradas con sus columnas

o sus campos pues entonces no vas a

poder construir ni la página web ni el

dashboard lo que te quiero enseñar en

este vídeo es a automatizar un proceso

que automáticamente coja este PDF y

convierta toda la información que hay

aquí dentro a una tabla como est porque

si te has fijado esta tabla contiene

también información sobre hoteles Aquí

tengo información sobre los 22 hoteles

sobre los mismos 22 hoteles que hay en

este PDF Y por supuesto pues esto no lo

he hecho a mano sino que lo he

automatizado con un proceso de make que

es el que te voy a enseñar ahora antes

de explicarte cómo lo he hecho

puntualizar que tuve que transformar ese

PDF en el Excel que has visto porque

necesitaba utilizar ambos documentos es

decir la información sobre los hoteles

en ambos formatos pues para grabar el

último vídeo que subi al Canal vale que

si no lo has visto es un vídeo en el que

explico Pues en qué formato debe subir

documentos a un gpt pues para que

funcione lo mejor posible no y en el

vídeo comparo los resultados de subirle

un documento en formato pdf que es el

PDF que has visto y lo comparo con subir

esa misma información en un formato

Excel por eso necesitaba los dos

formatos es decir que es un caso de uso

real aprovecho también este pequeño

espacio para pedirte que te suscribas y

le des a la campanita de notificaciones

para que te avise Cuando suba nuevos

vídeos así no te perderás Ninguno de los

vídeos que voy a subir Próximamente

dicho esto vamos a ver qué herramientas

ha utilizado para hacerse transformación

Pues bien ya te he explicado que había

utilizado make lo que he utilizado

también es el módulo de gpt 4 Vision es

decir Open tiene diferentes modelos de

Inteligencia artificial su último modelo

el modelo gpt 4 tiene una variante que

es el gpt 4 Vision que lo que permite es

recibir como input imágenes es decir los

modelos gpt 3.5 o el gpt 4 estándar son

modelos de Inteligencia artificial que

reciben como input texto y como output

generan texto vale es de texto a texto

Pues bien justo Este modelo que salió

hace no mucho recibe como input imágenes

y como output te genera texto entonces

puedes utilizarlo por ejemplo para pedir

que te haga descripciones de imágenes o

para que te interprete gráficos bueno

para todo tipo de cosas vale seguro que

si ya eres usuario de chat gpt Plus Pues

has utilizado esta funcionalidad a

través de la interfaz de chat gpt porque

sabes que si seleccionas gpt 4 pues

puedes subirle imágenes no cuando le

subes una imagen pues lo que está

utilizando por debajo es este modelo de

gpt 4 Visión la novedad digamos Es que

este modelo gpt 4 Vision ahora también

se puede utilizar a través de la Api que

hasta hace poco pues no se podía y la

tercera herramienta que vamos a utilizar

es la de I love PDF ahora te explico

para qué Cómo funciona el proceso

nosotros tenemos un documento en PDF y

queremos transformarlo en un documento

en Excel cuál es el problema que el

modelo de gpt 4 Vision no lee pdfs tú

puedes subir a chat gpt pdfs vale pero

al modelo gpt 4 Vision que vamos a

utilizar a través de la Api no le puedes

pasar pdfs solo le puedes pasar imágenes

por tanto lo primero que hay que hacer

es transformar el PDF en imágenes vale

cada página del PDF la vamos a

transformar en una imagen y una vez que

tenemos las imágenes pues entonces sí

vamos a construir un escenario de make

que se encargue de recibir como input

todas las imágenes del PDF y transformar

todas esas imágenes en una tabla de

Google seats con múltiples filas una

fila por cada hotel en este caso

entonces la herramienta de ilof PDF la

vamos a utilizar para manualmente

convertir este PDF en múltiples imágenes

Simplemente hay que irse a ilof pdf.com

le damos aquí a convertir PDF escogemos

de PDF a jpg aquí subimos el archivo en

PDF lo acabo de subir aquí en la pestaña

a la derecha en opciones pues lo dejamos

como está pues que queremos transformar

páginas a jpg nos va a decir que se van

a crear 24 jpgs porque este documento

que lo he subido yo tiene 24 páginas le

damos a calidad de imagen normal y le

damos a convertir a jpg esto tardará un

rato no mucho y sin clicar en ningún

sitio vemos como se nos ha descargado

aquí un zip este zip lo puedes abrir y

al descomprimir el ZIP y abrir la

carpeta que Gere pues tenemos aquí una

carpeta con tantas imágenes como páginas

tenía el PDF vamos a clicar en alguna

imagen para ver algún ejemplo pues aquí

tenemos una imagen por ejemplo no en

este caso era un catálogo con

información de hoteles Pues en aquí en

la página 18 tenemos información sobre

dos hoteles aquí tenemos el Dreams Royal

Beach puntacana 5 y aquí a la derecha

pues tenemos un poco bueno unos textos

donde nos explican pues información

sobre el hotel no incluso aquí abajo

tenemos el precio y luego Tenemos aquí

un segundo hotel pues con lo mismo el

nombre una descripción y el precio aquí

debajo esta información es la que

queremos transformarla para ir

rellenando las columnas del Excel con la

información que corresponda en cada

columna en concreto el Excel tiene un

formato como Este vale esto le puedes

dar el formato que tú quieras yo las

columnas que le he puesto es pues hotel

donde se incluye el nombre del Hotel

situación alojamiento instalaciones

precio estrellas dirección país y zona

vale la información que he visto que

contienen todos los hoteles Del catálogo

con el que estoy trabajando Entonces una

vez que con ilof pd hemos convertidos en

PDF en múltiples imágenes las he subido

aquí a una carpeta de Google Drive y

ahora sí ya tenemos todos los

ingredientes necesarios para poder crear

nuestro escenario de make Qué es este

escenario de aquí entonces te voy a

explicar pues qué es lo que está

haciendo este escenario lo primero se

conecta con Google Drive Y qué hace pues

Busca dentro de Google Drive la carpeta

donde he subido todas las imágenes vale

aquí le hemos especificado el nombre de

la carpeta y esto lo que va a hacer es

obtener todos los ficheros todas las

imágenes que hay dentro de la carpeta

entonces aquí tenemos un segundo Mod

módulo donde vamos a indicar el prompt

vale en este caso vamos a guardar el

prompt como una variable a la que le he

llamado prompt y el prompt es identifica

los hoteles que se muestran en la imagen

y extrae para cada hotel la siguiente

información y aquí es importante

especificar la información que queremos

que extraiga de cada hotel yo le he

puesto hotel nombre del Hotel situación

descripción de la situación del Hotel

vale es decir estos datos que hay aquí

tienen relación con las columnas que hay

en el Excel vale si te fijas el nombre

de las columnas hotel situación

alojamiento pues coinciden exactamente

con eh lo que le he puesto aquí hotel

situación alojamiento instalaciones y

bueno asociado a cada una de estas

columnas le le he puesto una pequeña

descripción no para que entienda que que

cuando le estoy pidiendo obtener hotel

lo que le estoy pidiendo es obtener el

nombre del Hotel o por ejemplo cuando le

digo que quiero que extraiga el precio

pues que lo extraiga en euros en este

caso todos los importes son en euros no

pero imagínate que hubiera importe en

euros y en dólares Pues de esta manera

le especificas que el que tú quieres es

en euros no en dólares vale una vez que

tenemos el promp aquí nos conectamos con

Open Ai Entonces si clico aquí en el

módulo Open Ai nos estamos conectando

con el endpoint que nos permite utilizar

el modelo gpt 4 Vision vale aquí le

especificamos que queremos utilizar el

modelo gpt 4 Vision preview y aquí le

ponemos un prom de sistema voy a hacer

esto más grande voy a darle un poco al

zoom Aquí tengo puesto el prom de

sistema digamos donde le decimos el rol

que debe asumir en este caso el modelo y

le decimos Tu misión es digitalizar

documentos devuelve tu respuesta en un

json con la siguiente estructura es

decir le estamos diciendo Oye no nos

devuelvas el no nos des el output no nos

devuelvas el resultado en un texto

genérico sino en un formato específico

que es un formato json y con la

siguiente estructura Vale pues se abre

la llave como en cualquier Jason y le

ponemos eh hoteles y asociado a hoteles

queremos que nos devuelva un array con

todos los hoteles que haya encontrado en

la página vale recordemos que lo que va

a hacer el escenario es aquí descargarse

n archivos imagínate Pues creo que son

unas 14 15 archivos y para cada archivo

para cada foto pues ejecutar todo este

escenario vale es decir que en este caso

se van a hacer 15 llamadas a Open Ai

tantas como archivos hay en la carpeta

entonces eh Como mucho en una imagen

encontrará dos o tres hoteles Vale

entonces pues en ese caso el este Jason

que contiene una Ray dentro Pues dentro

de la Ray habría dos tres hoteles es

deir el número de hoteles que ha

encontrado en la página luego Aquí

debajo pues le ponemos el prom de

usuario vale Aquí es donde le ponemos el

el PR vale veis que se hace referencia a

la variable pront pues es aquí se indica

con el rol de usuario y aquí en Ur de la

imagen Pues aquí se pone la Ur de la

imagen obviamente no la estoy poniendo a

mano sino que lo que le envío es el link

que hemos obtenido de Drive Vale cuando

el módulo de Drive encuentra las 15 16

imágenes pues para cada imagen te

devuelve su URL no está aquí por ejemplo

la Ur de una imagen entonces pues aquí

la ponemos como como variable no para

que en cada llama Ada pues la URL sea

diferente la de la imagen en cuestión la

que corresponda y luego los tokens Pues

bueno le he puesto un máximo de tokens

de 3000 este módulo nos va a devolver Eh

Pues una respuesta en formato Jason

Porque así sí lo hemos pedido entonces

aquí lo que hacemos Es metemos un

parcheador de Jason para convertir el

json que nos va a devolver Open a en una

colección de make es decir esto nos va a

devolver texto Open a nos va a devolver

texto Es cierto que en un formato Jason

Pero va a ser texto y eso necesitamos

transformarlo en una colección de make

para para que luego en m podamos jugar

con esos datos por ver un ejemplo

concreto no he ido una ejecución que

funcionó bien Y en este módulo como

input recibimos Pues un Jason String es

decir un texto que es este de aquí vale

en este caso contiene dos hoteles tiene

el formato que lo hemos especificado ves

que pone aquí hoteles Y eso contiene un

array de dos hoteles Este es el input de

este módulo y el output pues es una

colección de make vale es una colección

ya vemos Que aquí hay un bundle de tipo

Collection con una Ray dentro que

contiene dos colecciones es decir

contiene los dos hoteles y para cada

hotel pues tenemos aquí el dato hotel

dato situación es decir convertimos

texto en una colección de make con la

que luego podemos jugar pues para Añadir

en cada columna del Google seats el dato

que corresponda no en la columna del

Google sheets pues iría este dato aquí

el del Hotel bien volvamos al diagrama

estamos aquí de nuevo no hemos entendido

Ya lo que hace el parador de Jason y

claro lo que ocurre Es que este pasador

de Jason al final te vuelve una Ray con

puede ser que hasta varios hoteles no

incluso hasta dos tres hoteles Entonces

como queremos meter esos dos tres

hoteles es decir es decir Añadir esos

dos tres hoteles en la Google seats hay

que meter aquí un iterador para que coja

el array imagínate que es un array con

dos hoteles Y entonces primero coja el

primer hotel añada la información de sue

hotel en Google seats y luego coja el

segundo hotel y añada en Google seats

pues la información de ese segundo hotel

de esa manera aquí el módulo de Google

seats pues lo que le decimos Es que en

la columna a añada el dato hotel

obtenido por el iterador en la columna B

Pues el dato situación obtenido por el

iterador vale vamos a ir otra vez al

historial de ejecución que seguro que se

va a entender mejor en este caso estamos

viendo el iterador no el iterador que ha

recibido como input ha recibido una Ray

que contiene dos elementos Pues el hotel

sandals neill Beach y el sandals Grande

Santa Lucía es una Ray con dos

colecciones lo que hace el iterador es

convertir un único bundle vale un único

bandle en dos bandel diferentes primer

bandle contiene la información del

primer hotel y el segundo bandle pues

tiene la información del segundo hotel

de esta manera un bandle se convierte en

dos y en el siguiente módulo pues cada

bandle se convierte en una fila por eso

Aquí vemos que esto se ha ejecutado 14

veces y esto se ha ejecutado 21 veces

porque el iterador en algunas ocasiones

Recibe un único bandle como input y

genera un único bandle como output esa

es el caso en el que el array solo

contenga un hotel y en el caso que

contenga dos hoteles Pues un único

bandle se transforma en dos bandel por

eso aquí siempre va a haber más bandel

que aquí o como mucho Pues los mismos

pero nunca menos bien puede que te estés

preguntando por qué he añadido este

módulo que se llama aquí make an Api

call y no he añadido el módulo que tiene

make para poder utilizar gpt 4 Vision

vale De hecho lo tenía por aquí arriba

No si tú clicas en Open Ai en el icona

de Open Ai en make esto te Abre aquí la

lista de acciones que puedes automatizar

relacionadas con Open Ai no y una de

ellas es la posibilidad de analizar

imágenes es decir tú clicas aquí Que

bueno es este modelo de aquí voy a

conectarlo por aquí para que me lo

enseñe entonces tú cuando seleccionas

esa opción de el módulo de o la acción

de analizar imágenes pues esto

automáticamente se está conectando con

el modelo gpt 4 Vision y aquí

simplemente pues tienes que poner el

prompt pones aquí la URL de la imagen y

ya está Vale aquí como ves el modelo es

gpt 4 Vision Y es que no te deja Elegir

otro esto es mucho más fácil de

configurar que lo que he hecho yo porque

si te fijas en lo que he hecho yo como

es el módulo que te permite hacer

llamadas genéricas a cualquier endpoint

de la Api pues primero tienes que

especificar el ent de la Api que para

eso tienes que leerte la documentación

luego además tienes que meterle aquí el

Api key Eh Pues en el header y luego lo

que es el body tienes que metérselo en

formato json siguiendo las

especificaciones de la Api que como ves

pues bueno si no eres una persona

técnica pues no es del todo fácil aquí

ves que hay muchos llaves corchetes y

bueno muchas cosas que pueden fallar

Pues bien la principal razón por la que

lo he hecho así es porque cuando

utilizas el módulo de analizar imágenes

aquí solo te deja meter un único promt

pero no te deja meter un prom de sistema

y yo lo que he hecho es meter un prom de

sistema vale si te fijas aquí en el body

tenemos un prom que es el de sistema

donde le digo tu misiiones digitalizar

documentos y demás y luego está el prom

de usuario que aquí meto el el prom que

hemos creado en esta variable no O sea

le meto dos proms el de sistema y el de

usuario eso no me deja hacerlo

utilizando este módulo directamente Y

por qué quiero meter el prom de sistema

Pues porque cuando he utilizado este

módulo vale el que se conecta

directamente con eh Vision y le he

pedido Pues que transforme o identifique

dentro de las imágenes no la información

sobre los hoteles lo que me ha

respondido es que no es que no tiene

permisos para hacerlo que no tiene

permisos para extraer información sobre

hoteles reales y no sé qué historias

entonces lo que me ha hecho es generar

como output un Jason con el formato que

yo lo había especificado pero con datos

inventados eso al ponerle este prom de

sistema donde le digo que tu misión es

digitalizar documentos pues se ha

resuelto en Entonces no sé muy bien Qué

es lo que está ocurriendo por debajo

pero la razón por la que he utilizado

este módulo de make and Api call es

porque me ha funcionado Mientras que el

otro módulo pues no me ha funcionado si

tú consigues hacer funcionar este módulo

Vale pues mejor para ti y si consigues

hacerlo Pues pónmelo en los comentarios

y Te lo agradeceré porque yo de momento

no he conseguido en este caso específico

al menos conseguir que con este módulo

el escenario sea capaz de analizar o

extraer la información que necesito de

las imágenes bien dicho esto voy a

desconectarlo voy a darle a guardar y lo

que voy a hacer es voy a ejecutar el

escenario para ver si funciona

correctamente como no quiero que vuelva

a analizar las 20 imágenes o no sé

cuántas hay Pues aquí voy a asegurarme

Mira el límite lo voy a poner en uno

para que este módulo que se conecta con

Drive simplemente obtenga una imagen

entonces de esta manera el escenario lo

único que voy a hacer es extraer

información de una imagen voy a darle a

guardar voy a darle aquí a ejecutar y

esto lo que debería hacer es Añadir una

fila nueva a la hoja de cálculo vale me

voy a ir aquí a la hoja un no y aquí

donde pone 24 deberíamos ver en tiempo

real Cómo se añade una fila

nueva Mira la acabamos de ver se acaba

de Añadir una fila nueva y en este caso

es el sandals royal bahamian vamos a

irnos a make y vamos a ver qué es lo que

ha ocurrido Pues si clicamos aquí en la

bola de Drive como te decía como ha

puesto límite uno pues entonces solo ha

obtenido una imagen de la carpeta vamos

a ver cuál es si vamos aquí abajo y

vemos lo de aquí hay un enlace que es

webview link Pues si lo copiamos me voy

al navegador y lo

pego vamos a ver la página de la que ha

extraído La información entonces en esta

página qué tenemos Pues aquí tenemos

información un poco genérica porque esto

de lujo en el Caribe de 9 días siete

noches pues no es de un hotel en

concreto y aquí en cambio abajo sí que

hay un hotel entonces la fila que ha

añadido es la de este hotel el sandals

royal bahamian que vamos a ver si es

cierto Efectivamente es este de aquí

aquí el texto este eh que dice situado

en La Serena costa de nasau cenote Beach

a unos 15 minutos del aeropuerto de

nasau y a 20 minutos del

centro pues es este texto que vemos aquí

vale no me deja subrayarlo pero es este

parrafito de aquí y Bueno pues la

columna alojamiento sería el que está

debajo e la otra columna que se llama

instalaciones es la que está de abajo y

el precio de

3990 que es pues este que pone por aquí

así que ya has visto pues que el

escenario funciona y que se puede hacer

un escenario en make conectándolo con

gpt 4 rovion para poder hacer este tipo

de cosas para digitalizar de cierta

manera documentos y conseguir que

información que tenemos ahora mismo en

un catálogo en formato pdf o en un

formato de Word daría lo mismo Pues

podamos transformarla a un formato más

estructurado como es un Excel O podría

ser un csv o incluso Añadir toda esta

información directamente a una base de

datos si te ha pareo interesante el

vídeo y te gustaría automatizar o crear

un escenario no como el que acabas de

ver como este escenario de make

comentarte que hace un par de semanas

saqué un curso que es un curso de

automatización de procesos con

Inteligencia artificial en el que justo

enseño a hacer este tipo de cosas vale

es un curso no muy extenso tiene 3 horas

20 minutos de duración en el que te

enseño a utilizar esta herramienta de

make para conectarla con la Api de Open

Ai para poder utilizar Pues el modelo

3.5 el 4 o incluso Este modelo que

acabamos de ver que es el modelo gpt 4

Vision y además comentarte que en este

mismo curso voy a incluir una clase

nueva explicando paso a paso cómo he

creado este escenario de aquí vale ahora

para este vídeo pues te he comentado un

poco por encima Cómo funciona el

escenario pero no he podido dedicarle el

tiempo suficiente como para de verdad

explicarte paso a paso cómo lo he

configurado entonces si te interesa

Dentro de este curso voy a Añadir una

nueva clase una clase bonus digamos en

la que te voy a explicar Pues paso a

paso desde cero cómo he creado ese

escenario Pues por si quieres hacer tú

algo parecido Así que ya sabes si te

interesa el curso tengo además en el

canal un vídeo en el que explico

exactamente pues el contenido del curso

lo que enseño Y a quién está dirigido y

si quieres eh bueno Mira de hecho es el

vídeo que tengo aquí y si quieres ver la

página que estoy viendo aquí y apuntarte

al curso pues simplemente tienes que ir

a productomat bar curso automatización

incluiré también el enlace en la

descripción de este vídeo y nada más

hasta luego nos vemos en próximos vídeos