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Conexión de DeepSeek mediante Ollama para Power BI: Análisis de Texto y Respuestas en Tiempo Real

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bluesfer2007
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En un entorno empresarial dominado por los datos, las herramientas de Business Intelligence (BI) desempeñan un papel fundamental para la toma de decisiones. Si utilizas Power BI como herramienta principal para tus informes, este artículo te mostrará cómo integrar DeepSeek, un modelo de IA para el análisis de texto avanzado, mediante Ollama, y así potenciar el procesamiento de información textual.

¿Por qué integrar DeepSeek en Power BI?

Power BI es una de las herramientas más populares para la visualización de datos y análisis interactivo. Sin embargo, cuando se trata de procesar texto en tiempo real o responder preguntas complejas basadas en datos no estructurados, es necesario complementarlo con modelos avanzados de IA.

Aquí es donde DeepSeek mediante Ollama entra en juego. Puedes integrar un modelo de IA para analizar grandes volúmenes de texto y responder preguntas específicas sin salir de Power BI.

💡 Casos de uso comunes

  1. Análisis de opiniones de clientes: Detectar emociones, resúmenes o categorías clave en comentarios.
  2. Preguntas específicas sobre registros: Responder preguntas como “¿Qué opinó este cliente sobre nuestro producto?”.
  3. Extracción de conceptos importantes: Destacar palabras clave o categorizar texto.

🛠️ Guía de implementación en Power BI

A continuación, te muestro un ejemplo de código M (Power Query) para conectar DeepSeek mediante Ollama. Este ejemplo está diseñado para enviar preguntas y recibir respuestas de forma dinámica.

(pregunta_) =>
let
    // URL base de la API (ajustar si es necesario)
    BaseUrl = "http://127.0.0.1:11434/api/chat",

    // Cuerpo de la solicitud JSON
    RequestBody = Json.FromValue([
        model = "deepseek-r1:8b",
        messages = {
            [ role = "user", content = pregunta_ ]
        },
        options = [
            temperature = 0,
            top_p = 0.5
        ],
        stream = false
    ]),

    // Realiza la solicitud POST
    Response = Web.Contents(BaseUrl,
        [
            Headers = [#"Content-Type" = "application/json"],
            Content = RequestBody
        ]
    ),

    // Convierte la respuesta a formato JSON
    JsonResponse = Json.Document(Response),
    respuesta = Record.FieldValues(JsonResponse){2}[content]

in
    respuesta

🔍 Explicación del código

  1. Parámetros de entrada: pregunta_ permiten construir preguntas personalizadas según el contexto de los datos en tu tabla.
  2. Solicitud POST: Se envía una petición JSON a la API de Ollama, especificando el modelo DeepSeek y el mensaje del usuario.
  3. Opciones del modelo: temperature y top_p controlan la diversidad y aleatoriedad de la respuesta.
  4. Respuesta procesada: El contenido de la respuesta se extrae directamente para su uso en Power BI.

📊 Ejemplo práctico de análisis de texto en Power BI

Supongamos que tienes una tabla con comentarios de clientes sobre tus productos y quieres analizar rápidamente qué opinan sobre un aspecto específico. Con esta integración, podrías hacer preguntas como:

  • “¿El cliente está satisfecho con el soporte técnico?”
  • “¿Cuál es la opinión general sobre el producto A?”

DeepSeek proporcionará respuestas concisas, que podrás usar para categorizar automáticamente los datos o destacar insights clave en informes visuales.

🌟 Beneficios de integrar DeepSeek en Power BI

1. Automatización del análisis de texto

Con DeepSeek, puedes analizar grandes volúmenes de texto sin necesidad de intervención manual, ahorrando tiempo y reduciendo errores.

2. Interactividad y personalización

Realiza preguntas personalizadas según las necesidades del negocio y recibe respuestas adaptadas a cada celda de la tabla.

3. Escalabilidad

Desde análisis de comentarios de clientes hasta informes complejos de sentimiento, esta integración puede escalarse según el volumen de datos.

🚀 Conclusión: Impulsa tus informes con IA avanzada

La integración de DeepSeek y Ollama en Power BI es una forma poderosa de aprovechar el análisis de texto automatizado sin salir del entorno de tu herramienta de BI. Con esto, puedes transformar grandes volúmenes de datos no estructurados en respuestas accionables, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

¿Te gustaría probar esta integración? No dudes en compartir tus preguntas o sugerencias en los comentarios.

🔗 Recursos adicionales

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