Estructurando datos de facturas energéticas con OpenAI para posterior BI análisis

Un ejemplo rápido de cómo usar ChatGPT de forma programática con Python.

¿Sabías que ChatGPT se puede utilizar de forma programática para extraer información de facturas y estructurarla en una base de datos, permitiéndote realizar análisis de Business Intelligence posteriormente?

Hoy tuve una sesión de consultoría con una empresa de energía que necesita extraer las facturas de sus clientes en una tabla para analizarlas después.

En lugar de crear un parser para cada proveedor, crea un algoritmo en LangChain para estructurar la salida y luego ponerla en una tabla.

Antes de desarrollar un algoritmo, considera todas las opciones disponibles porque podrías ahorrar mucho tiempo.

En este caso, supongamos que te cuesta 10 horas desarrollar el algoritmo para extraer la información de facturación de un solo proveedor. Si tus facturas provienen de 5 proveedores diferentes, eso serían 50 horas de desarrollo de algoritmos.

Luego, imagina que los proveedores cambian el formato de facturación de vez en cuando.

Bastante complicado, ¿verdad?

Con LangChain, creas un solo algoritmo que se puede aplicar a cualquier factura.

Así es como se escalan procesos.


Take a step forward and learn to develop algorithms and applications with our digital courses in Udemy.

Great! You’ve successfully signed up.

Welcome back! You've successfully signed in.

You've successfully subscribed to datons | Practical Python for Consulting & Training.

Success! Check your email for magic link to sign-in.

Success! Your billing info has been updated.

Your billing was not updated.