En este artículo aprenderás:
- Qué es la IA multimodal y por qué es importante para las aplicaciones modernas.
- Cómo Bright Data permite implementaciones prácticas de IA multimodal a través de la recopilación de datos web.
- Cómo crear una aplicación de IA multimodal funcional utilizando las herramientas de Bright Data a través de una sección guiada paso a paso.
¡Empecemos!
¿Qué es la IA multimodal?
La IA multimodal se refiere a los sistemas de IA que pueden procesar, interpretar y generar información a partir de más de un tipo (o «modo») de datos al mismo tiempo. Esto incluye texto, imágenes, vídeo, audio y datos estructurados.
Por ejemplo, puede recibir una foto de un plato de galletas y generar una receta escrita como respuesta, y viceversa.
Esta convergencia permite aplicaciones mucho más potentes y matizadas, como por ejemplo:
- Análisis avanzado de contenidos: comprender el contexto de un meme analizando tanto la imagen como su pie de foto.
- Comercio electrónico inteligente: recomendar productos mediante el análisis del estilo visual de las imágenes y las preferencias textuales de las reseñas.
- Investigación mejorada: extraer datos de artículos científicos que incluyen gráficos, diagramas y texto.
Piense en la IA multimodal como si le diera a su ordenador ojos y oídos, ya que puede leer texto y ver imágenes.
Por qué Bright Data es clave para crear aplicaciones de IA multimodal
La creación de una aplicación de IA multimodal comienza con un componente fundamental: datos diversos, de alta calidad y escalables. Aquí es donde Bright Data se convierte en un socio indispensable.
Acceso a diversas fuentes de datos
La IA multimodal requiere una gran cantidad de diferentes tipos de datos. Bright Data proporciona un acceso fluido a texto, imágenes, vídeos y datos estructurados de toda la web pública. Tanto si necesita recopilar imágenes y descripciones de productos de sitios de comercio electrónico, analizar publicaciones en redes sociales con sus elementos visuales o recopilar artículos de noticias con medios incrustados, la infraestructura y las herramientas de Bright Data (como la API Web Scraper y los Conjuntos de datos) permiten recopilar todas estas modalidades en un flujo de trabajo cohesionado.
Calidad de datos de nivel empresarial
Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan o se les proporcionan. Bright Data garantiza que los datos que recopila sean limpios, fiables y precisos. A través de funciones como la rotación automática de IP, el manejo de CAPTCHA y la representación de JavaScript, Bright Data obtiene datos completos y sin bloquear, exactamente como los vería un usuario humano. Esta calidad es imprescindible para crear aplicaciones de IA de producción que ofrezcan resultados consistentes y fiables.
Escalabilidad para casos de uso de producción
Una prueba de concepto es una cosa, pero una aplicación a gran escala es otra muy distinta. La red global de Proxies y la sólida infraestructura de Bright Data están diseñadas para escalar. Puede recopilar datos multimodales de miles de fuentes simultáneamente sin preocuparse por bloqueos, prohibiciones o límites de velocidad, lo que garantiza que su aplicación de IA pueda crecer para satisfacer la demanda de los usuarios.
Cómo crear una aplicación de IA multimodal con Bright Data
Creemos una aplicación práctica. Esta herramienta utilizará Bright Data para extraer una página de producto, recopilar los datos de imagen y texto, y luego enviarlos a un modelo de IA multimodal (como GPT-4 Vision) para generar un análisis estructurado.
Requisitos previos
- Una cuenta de Bright Data.
- Una clave API de OpenAI con acceso al modelo gpt-4-vision-preview o una clave API de Anthropic.
- Entorno Node.js (v18+) o Python instalado.
- Conocimientos básicos sobre integración de API.
Paso 1: Configurar Bright Data para la recopilación de datos multimodales
Utilizaremos la API Web Scraper de Bright Data por su facilidad de uso y sus capacidades de renderización JavaScript, que son cruciales para capturar páginas de productos modernas y dinámicas.
- Inicie sesión en Bright Data Scraper
- Cree un nuevo Scraper. Para este ejemplo, vamos a centrarnos en una página de producto de muestra.
- Introduzca la URL de destino
- En «Instrucciones de parseo», copie y pegue el JSON que aparece a continuación.
Ejemplo de configuración del Scraper (interfaz de usuario de Bright Data):
{
"title": ".product-title",
"image_url": ".main-product-image img | attr:src",
"description": ".product-description",
"price": ".price",
"specs": ".specifications-table"
}Paso 2: Configurar el modelo de IA multimodal
Ahora que su canal de datos está listo, conectemos el cerebro de IA de nuestro proyecto: el modelo gpt-4-vision de OpenAI.
Este modelo puede comprender tanto texto como imágenes, lo que lo hace perfecto para nuestro caso de uso multimodal.
1. Obtenga su clave API
Diríjase a su panel de control de OpenAI y cree una nueva clave API.
Guarde esta clave en un lugar seguro, ya que la necesitará en su código en breve.
2. Configure su entorno de desarrollo
Ejecutaremos este proyecto en Node.js o Python, según sus preferencias.
Abre tu terminal dentro de la carpeta del proyecto y, a continuación, instala el SDK oficial de OpenAI:
Para Node.js:
npm init
npm install openaiPara Python:
pip install openaiUna vez finalizada la instalación, estará listo para enviar su primera solicitud al modelo en el siguiente paso.
Paso 3: Recopilar datos web con Bright Data
Ahora que nuestro modelo está listo, recopilemos datos del mundo real con Bright Data.
Esta es la parte en la que su proyecto comienza a cobrar vida. Vamos a obtener datos de texto e imágenes de una página de producto real.
1. Conéctese a la API de Bright Data
Abra el script principal de su proyecto (por ejemplo, index.js o main.py) y añada el siguiente código para conectarse a la API Web Scraper de Bright Data.
Ejemplo de Node.js:
import fetch from "node-fetch";
const BRIGHTDATA_API_KEY = "YOUR_BRIGHTDATA_API_KEY";
const SCRAPER_ID = "YOUR_SCRAPER_ID";
const response = await fetch(
`https://api.brightdata.com/conjuntos_de_datos/v3/run?conjunto_de_datos_id=${SCRAPER_ID}`,
{
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${BRIGHTDATA_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
url: "https://example.com/product-page", // Reemplazar con la URL real del producto
}),
}
);
const scrapedData = await response.json();
console.log("Datos multimodales recopilados:", scrapedData);2. Verifique sus datos
Una vez que ejecute este script, debería ver los datos estructurados del producto impresos en su consola.
Podría tener un aspecto similar al siguiente (los valores variarán en función de la URL de destino):
{
"title": "Auriculares inalámbricos con cancelación de ruido",
"image_url": "https://examplecdn.com/headphones.jpg",
"description": "Auriculares supraaurales de alta calidad con cancelación activa de ruido y 30 horas de autonomía.",
"price": "$199.99",
"specs": {
"battery_life": "30 hours",
"connectivity": "Bluetooth 5.2",
"color": "Black"
}
}Este resultado confirma que la configuración de Bright Data funciona correctamente y devuelve entradas de texto e imágenes, la base perfecta para nuestro análisis de IA multimodal.
Paso 4: Procesar y estructurar los datos
Ahora que hemos recopilado nuestros datos de productos sin procesar de Bright Data, es el momento de prepararlos para nuestro modelo de IA multimodal.
El objetivo aquí es proporcionar al modelo todo lo que necesita: texto limpio, una referencia de imagen clara y una indicación bien estructurada que le indique exactamente qué hacer.
1. Dar formato a los datos del producto
Tomemos nuestros datos recopilados y convirtámoslos en un mensaje bien estructurado para el modelo de IA.
Ejemplo de Node.js:
// Supongamos que scrapedData contiene la información del producto devuelta por Bright Data.
const productAnalysisPrompt = `
Analiza este producto y proporciona un resumen estructurado. Utiliza tanto la imagen del producto como los datos de texto.
Detalles del producto:
- Título: ${scrapedData.title}
- Descripción: ${scrapedData.description}
- Precio: ${scrapedData.price}
- Especificaciones: ${JSON.stringify(scrapedData.specs)}
Basándose en la imagen y el texto, responda a lo siguiente:
1. ¿Cuál es el uso principal de este producto?
2. Enumere tres características clave visibles o descritas.
3. Evalúe la calidad y el valor percibidos del producto.
`;
const imageUrl = scrapedData.image_url;Lo que hicimos aquí:
- Combinamos todos nuestros datos de texto en una sola indicación detallada.
- Almacenamos la URL de la imagen por separado para que la IA pueda procesarla visualmente.
2. Prueba tu estructura de datos
Antes de pasar a la llamada a la IA, registre sus variables para verificar que se ven limpias y válidas.
console.log("Vista previa de la indicación:", productAnalysisPrompt);
console.log("URL de la imagen:", imageUrl);Si todo parece legible y la URL de la imagen comienza por https://, ya está listo para la siguiente fase: introducirla en el modelo de IA multimodal.
Paso 5: enviar datos al modelo de IA multimodal
Ahora llega la parte emocionante: enviar nuestros datos combinados de texto e imagen al modelo de IA multimodal para obtener información inteligente.
Utilizaremos el modelo gpt-4-vision de OpenAI, que puede «ver» la imagen y «leer» el texto simultáneamente para generar un análisis detallado.
1. Inicializar el cliente OpenAI
Nos conectaremos a la API utilizando el SDK oficial de OpenAI.
Ejemplo de Node.js:
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({ apiKey: "YOUR_OPENAI_API_KEY" });2. Crear una solicitud multimodal
A continuación, enviaremos el texto del producto formateado y la URL de la imagen juntos en una sola llamada a la API.
const completion = await openai.chat.completions.create({
model: "gpt-4-vision-preview",
messages: [
{
role: "user",
content: [
{ type: "text", text: productAnalysisPrompt },
{ type: "image_url", image_url: { url: imageUrl } },
],
},
],
max_tokens: 1000,
});
const aiResponse = completion.choices[0].message.content;
console.log("Resultado del análisis de IA:", aiResponse);3. Interpreta la respuesta de la IA
Después de ejecutar esto, obtendrá un análisis estructurado similar a este:
El producto parece ser unos auriculares inalámbricos de alta gama diseñados principalmente para viajeros y profesionales que necesitan aislamiento acústico en entornos ruidosos.
Las características principales incluyen:
1. Tecnología de cancelación activa del ruido visible en el diseño de los auriculares.
2. 30 horas de duración de la batería, según se indica en las especificaciones.
3. Acabado negro mate de alta calidad visible en la imagen.
Los auriculares parecen ser de alta calidad, a juzgar por los materiales visibles y las especificaciones técnicas detalladas proporcionadas. El precio sugiere un posicionamiento en el mercado de gama alta.Paso 6: Manejar y mostrar los resultados
Ahora que el modelo de IA ha producido su análisis, organicemos y presentemos la respuesta de una manera más legible.
Puede mantenerlo sencillo en la consola o renderizarlo posteriormente en un panel de control web.
1. Formatear la respuesta de la IA
Tomaremos el texto sin formato devuelto por el modelo y lo presentaremos de forma ordenada.
Ejemplo de Node.js:
console.log("=== ANÁLISIS DE INTELIGENCIA DE PRODUCTO ===");
console.log(aiResponse);
// (Opcional) Guardar la salida en un archivo
import fs from "fs";
fs.writeFileSync("analysis_output.txt", aiResponse);
console.log("Análisis guardado en analysis_output.txt");Si desea almacenar los resultados de forma centralizada para su uso posterior, también puede guardarlos en una base de datos o mostrarlos en una interfaz React sencilla.
2. (Opcional) Crear una vista previa web básica
Para una experiencia más visual, puede mostrar los resultados a través de una página web local.
Ejemplo de mini servidor Node.js:
import express from "express";
import fs from "fs";
const app = express();
app.get("/", (req, res) => {
const result = fs.readFileSync("analysis_output.txt", "utf8");
res.send(`
<h2>Análisis de inteligencia de productos</h2>
<pre>${result}</pre>
`);
});
app.listen(3000, () =>
console.log("Servidor en funcionamiento en http://localhost")
);Abre tu navegador y visita http://localhost, verás el análisis del modelo perfectamente formateado en texto sin formato.
Conclusión
La IA multimodal representa un importante avance, ya que permite crear aplicaciones que comprenden el mundo de una forma más rica y similar a la humana. Como hemos demostrado, la clave para aprovechar este potencial es el acceso a datos del mundo real de alta calidad, diversos y escalables.
Amplíe y experimente
Puede llevar este proyecto aún más lejos:
- Añada más fuentes de datos: extraiga reseñas o vídeos de sitios web de comercio electrónico para realizar un análisis más profundo.
- Integre una interfaz: muestre los resultados de la IA en un panel de control limpio de React o Next.js.
- Automatice los informes: programe rastreos y análisis diarios para supervisar los productos de la competencia.
Cada extensión que crees acercará tu proyecto a una herramienta de inteligencia de datos de IA a nivel de producción.
¿Estás listo para impulsar tus proyectos de IA con los mejores datos web del mundo?
- Regístrese hoy mismo en Bright Data y comience con créditos gratuitos.
- Experimenta con el ejemplo de código, pruébalo en diferentes sitios web y explora otras herramientas del arsenal de Bright Data, como el recopilador de datos o los Conjuntos de datos ya preparados.
Empieza a crear la próxima generación de aplicaciones inteligentes.
