Construye un Recomendador de Libros con Python y OpenAI
En este video, te mostraré cómo construir un recomendador de libros utilizando Python y la API de OpenAI. Este proyecto te permitirá ingresar el título de un libro y obtener recomendaciones de libros similares basadas en las descripciones de los libros. Aprenderás a usar embeddings de texto, calcular similitudes y crear un sistema de recomendación efectivo. ¡Vamos a empezar!
Código:
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Introducción
¡Hola a todos! En el video de hoy, vamos a crear un recomendador de libros usando Python y la API de OpenAI. Utilizaremos técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar las descripciones de los libros y recomendar títulos similares. Este proyecto es perfecto para aprender sobre embeddings, cálculos de similitud y creación de sistemas de recomendación. ¡Vamos allá!
Explicación Detallada del Código
#### Instalación de Dependencias
Primero, instalaremos las librerías necesarias. Usaremos `pip` para instalar OpenAI, pandas, numpy, openpyxl, python-dotenv, tiktoken y scipy. Estas librerías nos ayudarán a manejar datos, interactuar con la API de OpenAI y calcular similitudes entre textos.
#### Importación de Librerías
Importaremos las librerías necesarias, incluyendo OpenAI para acceder a los modelos de lenguaje, pandas para manejar datos tabulares, numpy para operaciones numéricas, os para acceder a variables de entorno y dotenv para cargar configuraciones de entorno de manera segura.
#### Cargar Variables de Entorno
Utilizaremos `dotenv` para cargar nuestras credenciales de API y otras configuraciones desde un archivo `.env`. Esto nos permite mantener nuestras credenciales seguras y fuera del código fuente.
#### Crear Cliente de OpenAI
Inicializaremos un cliente de OpenAI que utilizaremos para interactuar con la API y generar embeddings de texto.
#### Cargar Datos
Cargaremos los datos de libros desde un archivo Excel utilizando pandas. Esto nos permitirá manejar y analizar las descripciones de los libros.
#### Preprocesamiento de Datos
Eliminaremos las filas con descripciones nulas y restableceremos los índices del DataFrame para asegurar que nuestros datos estén limpios y listos para el análisis.
#### Calcular Embeddings
Calcularemos los embeddings de las descripciones de los libros utilizando un modelo de OpenAI. Estos embeddings nos permitirán representar los textos en un espacio vectorial y calcular similitudes entre ellos.
#### Guardar Embeddings
Guardaremos los embeddings en un archivo CSV para evitar recalculaciones innecesarias en futuras ejecuciones. Esto mejora la eficiencia del sistema de recomendación.
#### Cargar Embeddings
Cargaremos los embeddings desde el archivo CSV y los convertiremos a arrays de NumPy para facilitar el cálculo de similitudes.
#### Calcular Similitudes y Obtener Recomendaciones
Utilizaremos la distancia de coseno para calcular las similitudes entre los embeddings de los libros. A partir de estas similitudes, generaremos recomendaciones de libros similares al título ingresado por el usuario.
Cómo Ejecutar el Código
1. Guarda el código en un archivo, por ejemplo, `recomendador.ipynb`.
2. Ejecuta el notebook en tu entorno de Jupyter o cualquier entorno compatible.
3. Ingresa el título de un libro en el campo de entrada y obtén recomendaciones de libros similares.
Conclusión
Este proyecto te ha mostrado cómo crear un recomendador de libros utilizando Python y la API de OpenAI. Hemos cubierto desde la instalación de dependencias hasta el cálculo de similitudes y la generación de recomendaciones. ¡Espero que hayas disfrutado este tutorial y aprendido algo nuevo!
Despedida y Llamado a la Acción
Gracias por ver el video. ¿Qué otros proyectos de Python te gustaría ver en el canal? Déjame saber en los comentarios. Y si tienes alguna pregunta o sugerencia, no dudes en escribirla. ¡Hasta la próxima!
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