En este blog, te mostraremos cómo utilizar Ollama para extraer datos estructurados de manera local y desplegarlos en tu propia nube o servidor.
Utilizaremos documentación en formato PDF de Python como ejemplo. Con solo aproximadamente 100 líneas de código en Python, puedes realizar este proceso de manera eficiente.
Ollama permite ejecutar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en tu computadora de forma sencilla. Para comenzar, descarga e instala Ollama y luego ejecuta el siguiente comando para obtener tu modelo LLM favorito:
ollama pull llama3.2
Definimos la estructura de los datos a extraer del documento de Python, organizándolos en clases que contienen información sobre módulos, clases, métodos y argumentos.
Luego, establecemos el flujo de extracción utilizando CocoIndex para procesar los documentos en formato Markdown. La función de extracción con LLM toma como entrada el contenido del documento y devuelve datos estructurados en un formato definido.
Una vez extraída la información, podemos almacenarla en una base de datos PostgreSQL para su posterior consulta y análisis.
Para probar la extracción, simplemente ejecuta estos comandos:
python main.py cocoindex setup
python main.py cocoindex update
Después de completar este proceso, podrás consultar la información almacenada en la base de datos y analizarla a través de consultas SQL.
En Q2BStudio, una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, ayudamos a las organizaciones a implementar soluciones avanzadas de procesamiento de datos y automatización utilizando inteligencia artificial. Si buscas optimizar el manejo de tu información y aprovechar el poder de la inteligencia artificial en tu empresa, contáctanos.
También exploramos cómo convertir archivos PDF en Markdown para extraer datos estructurados, utilizando funciones personalizadas dentro de CocoIndex. Esto permite integrar fácilmente la extracción de textos en distintos formatos dentro de un flujo de datos automatizado.
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