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Descubre Cómo DataBorg Revoluciona el Análisis de Datos con IA

Juanan Roncero05 minutos
DataBorg

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Descubre Cómo DataBorg Revoluciona el Análisis de Datos con IA

En un mundo donde el análisis de datos es esencial para la toma de decisiones empresariales, DataBorg emerge como una plataforma innovadora impulsada por inteligencia artificial (IA) que mejora la comprensión de datos a través de diversas APIs de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y extracción de conocimiento. A continuación, haremos un recorrido por sus características principales, útiles para cualquier analista o empresa que busque optimizar su gestión de datos.

Visión General de DataBorg

DataBorg ha sido diseñada para ofrecer un acceso fácil y eficiente al análisis y extracción de datos, optimizando las capacidades del procesamiento del lenguaje natural a través de tres APIs clave: WebQA, NER y T2KG.

APIs Clave y Funcionalidades

API de Respuestas a Preguntas en la Web (WebQA)

  • Permite a los usuarios formular preguntas en lenguaje natural sobre cualquier conjunto de sitios web indexados por motores de búsqueda.
  • Soporta 10 idiomas y proporciona respuestas con enlaces a las fuentes utilizadas, garantizando transparencia y verificabilidad.

A continuación, un ejemplo de cómo usar la API WebQA:

import requests
import json

url = 'https://databorg.ai/api/webqa'
apiKey = 'YOUR_KEY'
question = 'How tall is Everest?'
urls = ['https://en.wikipedia.org']

result = requests.post(url, data=json.dumps({"question": question, "urls": urls}), headers={
    "Authorization": "Bearer " + apiKey,
    "Content-Type": "application/json",
})
print(result.content)

Este ejemplo demuestra cómo consultar la altitud del Monte Everest utilizando Wikipedia como fuente.

API de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)

  • Extrae entidades nombradas de cualquier texto dado y las clasifica por tipo, devolviendo una etiqueta de texto y una clase de Wikidata.
  • Soporta 9 idiomas.

API de Texto a Grafo de Conocimiento (T2KG)

  • Transforma texto en un grafo de conocimiento y admite 9 idiomas.
  • Es capaz de extraer más de 4000 tipos de entidades con más de 400 relaciones entre ellas.
  • El grafo resultante se devuelve en formato Turtle.

Detalles Técnicos

  • Idiomas Soportados: WebQA soporta 10 idiomas, mientras que NER y T2KG soportan 9 idiomas.
  • Atribución de Fuentes: La API WebQA proporciona enlaces a las fuentes utilizadas para generar las respuestas.
  • Uso de las APIs: Las APIs se acceden mediante peticiones HTTP POST con cargas útiles en formato JSON, y la autenticación se realiza mediante un token Bearer.

Documentación y Recursos

  • Documentación Detallada: Disponible en el sitio web de DataBorg, incluyendo los puntos finales de las APIs, formatos de solicitud y ejemplos de respuesta.
  • Precios: Información sobre los planes de precios para el uso de las APIs de DataBorg están disponibles en su página de precios.

Resumen

DataBorg ofrece herramientas poderosas para el análisis de datos a través de sus APIs imponentes. Su capacidad para soportar múltiples idiomas, garantizar transparencia en las fuentes y simplificar la integración a través de peticiones HTTP convierte a esta plataforma en una opción atractiva para desarrolladores y analistas de datos interesados en aprovechar al máximo la IA en sus proyectos.

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Podeis visitar su web aquí: https://databorg.ai/
y como siempre aquí os dejo un video con una reseña:

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