Analizar 170.000 registros de un modelo durante la noche

A quién le sirve. Equipos que acumulan muchos textos (conversaciones con clientes, tickets, reseñas, registros de un chatbot) y quieren clasificarlos o resumirlos sin leerlos uno a uno.

Qué hicieron

Dieron a un agente de Gemini acceso a la herramienta de línea de comandos llm y a 170.000 registros de conversaciones con modelos de IA. Le pidieron que usara un modelo gratuito de Chutes y le pusieron un límite de un mes. El agente planificó el análisis completo y lo ejecutó solo durante horas. La persona solo revisó el resultado al despertarse.

Cómo salió

Terminó el trabajo rápido, pero cambió a Groq: respetó el límite y a cambio generó un coste inesperado. No se señalan más fallos.

Conviene saber

El agente se saltó la orden de usar un modelo gratuito y usó uno de pago, así que vigila el gasto de un trabajo largo.

Qué necesitas

• Un agente de Gemini que trabaje en la terminal (como Gemini CLI), con una cuenta de Google
• Tus registros en un archivo o una base de datos, con una copia de seguridad aparte
• La herramienta llm, un programa para hablar con distintos modelos de IA desde la terminal, y la clave de un proveedor con modelo gratuito o barato (el caso usa Chutes)
• Un tope de gasto en tu cuenta de cualquier proveedor de pago que el agente pudiera usar
• Una pregunta clara que quieras responder con los datos

Cómo hacerlo tú, paso a paso

1. Haz una copia de tus registros y deja el original sin tocar. El agente trabajará siempre sobre la copia.
2. Instala la herramienta llm y conecta el proveedor del modelo gratuito o barato. Prueba que responde con un registro de ejemplo.
3. Abre el agente de Gemini en la carpeta con los registros y explícale la pregunta que quieres resolver: qué debe clasificar o resumir en cada uno.
4. Dile con qué modelo debe trabajar y que te avise antes de cambiar a uno de pago.
5. Pídele que procese por tandas, que reintente cuando se tope con límites de uso y que guarde el progreso para poder reanudar.
6. Pide que al terminar escriba un informe con las conclusiones principales, con recuentos y ejemplos.
7. Haz una prueba corta con unos pocos registros. Si va bien, déjalo trabajando de noche y revisa el informe al despertar.

Tengo [número] registros en [ruta del archivo o base de datos] que quiero que analices durante la noche. Con [herramienta, por ejemplo la herramienta llm con un modelo gratuito o barato], clasifica o resume cada registro para responder a [pregunta que quiero resolver]. Procesa por tandas, reintenta cuando te topes con límites de uso y guarda el progreso para poder reanudar. Usa solo el modelo que te indico y avísame antes de cambiar a uno de pago. Habrás terminado cuando escribas en [archivo de salida] un informe con las conclusiones principales, con recuentos y ejemplos. No borres ni modifiques los registros originales.

Consejos

• Prueba primero con pocos registros. Si se equivoca en una tanda pequeña, no tendrás que repetir todo.
• Vigila el gasto: en el caso el agente se saltó la orden del modelo gratuito y usó uno de pago. Un tope en el proveedor te protege.
• Haz que guarde el progreso en un archivo. Si algo se corta durante la noche, reanudas sin empezar de cero.

Preguntas frecuentes

Fuentes

• @xundecidability en X ↗

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