Vale… lo mismo me he pasado con la extensión del título… Pero ojo a lo que voy a enseñarte por aquí. Es una locura.

Ya sabemos que con GPT podemos hacer cosas brutales. Lo hemos visto actuando por sí solo.. pero a mí no me gusta verlo tan solitario. A mí me gusta que venga acompañado del máximo nivel de automatización posible. Por eso me flipa unir esta herramienta con Make.

En este artículo vamos a pedirle a GPT que la respuesta que nos devuelva sea en formato JSON. ¿Para qué? Pues para que, gracias a la magia de Make, podamos usar esos datos que nos devuelve, como variables. Se acabó esto de usar la respuesta que nos da GPT para una sola cosa. Cuando acabes este artículo, verás cómo podemos sacarle mucho jugo a una misma respuesta. ¡Vamos a ello!

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Pedimos a ChatGPT que nos haga un JSON

Vamos a usar, para este caso, un ejemplo muy básico, pero que va a ayudarte a entender a la perfección lo que vamos a tratar aquí.

De primeras, vamos a irnos a la web de chat GPT y le vamos a pedir que nos devuelva un JSON con los principales protagonistas del cómic de Astérix y Obélix (soy muy fan… disculpad el ejemplo tan chorra, pero nos viene perfecto).

Esto es lo que nos devuelve:

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Ahora voy a comprobar si este JSON está optimizado. Puedes hacerlo desde cualquier validador de JSON que encuentres en Google.

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Perfecto, el JSON es correcto. Ya tenemos una estructura desde la que partir. Ahora es el momento de irnos a Make.

Hacemos la petición a ChatGPT desde Make con el módulo de OpenAI

Bien. Ahora viene lo interesante. Nos vamos a ir a Make y vamos a hacer este escenario.

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Lógicamente esto no es un escenario definitivo, es sólo una parte de otro escenario que puede ser mucho más grande, pero nos va a servir para ver cómo funciona la automatización.

Como puedes ver en la imagen, tenemos un módulo de OpenAI primero. Bien, pues en la imagen de debajo verás cómo está configurado. En este caso he usado el modelo text-davinci-003, que usa la tecnología GPT 3.5.

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Le indicamos que queremos un JSON y le pedimos que se ciña al formato de la respuesta que le pedimos. Utilizando este comando, el de “en un formato…” estaremos ya forzando a GPT a que la respuesta la devuelva así. Proporcionándole la estructura de la respuesta, aumentaremos todavía más la efectividad del prompt.

Vamos a ejecutar este módulo a ver qué nos va a devolver el amigo ChatGPT:

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¡Voilá! tenemos nuestro JSON limpito y listo para usar. Pero… así tal cual no podemos trabajarlo en Make, porque estos datos, todavía, no son variables al no estar parseados.

Parseamos el JSON que nos ha hecho ChatGPT

Una vez hemos obtenido la respuesta, toca ahora convertirla a datos que podamos usar en Make. Lo haremos con el módulo “Parse JSON” al que, directamente, le vamos a pasar el resultado que nos devuelve ChatGPT:

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Y con esto, pues ya podemos ejecutar el escenario al completo. Veamos la respuesta que nos saca este módulo de “Parse JSON”.

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En la imagen superior puedes ver lo que ha entrado y en la inferior puedes ver cómo ya tenemos los datos perfectamente estructurados como variables.

Ahora, a partir de aquí, ya podríamos usar estos datos para jugar con ellos. Por ejemplo, para insertarlos en una tabla:

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¿Os dais cuenta de la potencia que tiene esto? Aquí hemos visto un ejemplo muy básico…. pero en la comunidad pro de SharingAway habrá casos de uso de esta posibilidad que, seguramente, te hagan volar la cabeza.

Si os han surgido ideas de cómo poder implementar todo esto, estaré encantado de leeros. ¡Nos vemos por la comunidad!

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