Resaltado Automático de Palabras Clave

El resaltado de palabras clave potenciado por IA dirige la atención del anotador a términos, entidades o patrones importantes en el texto. Esta guía cubre cómo configurar el soporte de IA integrado de Potato para resaltar automáticamente palabras clave relevantes.

¿Por Qué Usar Resaltado de Palabras Clave?

Enfocar la atención: Guiar a los anotadores al contenido relevante
Mejorar la velocidad: Identificación más rápida de información clave
Reducir errores: Menor probabilidad de pasar por alto términos importantes
Aprovechar la IA: Dejar que los LLMs identifiquen palabras clave específicas del contexto

Resaltado Básico Potenciado por IA

Potato usa su sistema de soporte de IA para identificar y resaltar palabras clave importantes. Aquí tienes una configuración básica:

yaml

annotation_task_name: "Keyword Highlighted Annotation"
 
data_files:
  - path: "data/reviews.json"
    format: json
 
item_properties:
  id_key: id
  text_key: text
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: sentiment
    description: "What is the overall sentiment?"
    labels:
      - Positive
      - Negative
      - Neutral
 
ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: openai
 
  ai_config:
    model: gpt-4
    api_key: ${OPENAI_API_KEY}
    temperature: 0.3
    max_tokens: 500
 
  features:
    keyword_highlighting:
      enabled: true
      # Highlights are rendered as box overlays on the text

Usando Diferentes Proveedores de IA

OpenAI

yaml

ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: openai
 
  ai_config:
    model: gpt-4o
    api_key: ${OPENAI_API_KEY}
    temperature: 0.3
    max_tokens: 500
 
  features:
    keyword_highlighting:
      enabled: true

Anthropic Claude

yaml

ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: anthropic
 
  ai_config:
    model: claude-3-sonnet-20240229
    api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}
    temperature: 0.3
    max_tokens: 500
 
  features:
    keyword_highlighting:
      enabled: true
      # Highlights are rendered as box overlays on the text

Ollama Local (Sin Costos de API)

yaml

ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: ollama
 
  ai_config:
    model: llama2
    base_url: http://localhost:11434
 
  features:
    keyword_highlighting:
      enabled: true
      # Highlights are rendered as box overlays on the text

Combinando Funciones

El soporte de IA ofrece múltiples funciones que funcionan bien juntas:

yaml

ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: openai
 
  ai_config:
    model: gpt-4
    api_key: ${OPENAI_API_KEY}
    temperature: 0.3
    max_tokens: 500
 
  features:
    # Highlight important keywords
    keyword_highlighting:
      enabled: true
      # Highlights are rendered as box overlays on the text
 
    # Show contextual hints
    hints:
      enabled: true
 
    # Suggest labels for consideration
    label_suggestions:
      enabled: true
      show_confidence: true

Ejemplo de Configuración Completa

Aquí tienes una configuración completa para anotación con reconocimiento de entidades y resaltado por IA:

yaml

annotation_task_name: "Entity-Aware Annotation"
 
data_files:
  - path: "data/documents.json"
    format: json
 
item_properties:
  id_key: id
  text_key: text
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: span
    name: entities
    labels:
      - name: PERSON
        color: "#FECACA"
      - name: ORG
        color: "#BBF7D0"
      - name: LOCATION
        color: "#BFDBFE"
 
ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: openai
 
  ai_config:
    model: gpt-4
    api_key: ${OPENAI_API_KEY}
    temperature: 0.3
    max_tokens: 500
 
  features:
    keyword_highlighting:
      enabled: true
      # Highlights are rendered as box overlays on the text
    hints:
      enabled: true
    label_suggestions:
      enabled: true
      show_confidence: true
 
  cache_config:
    disk_cache:
      enabled: true
      path: "ai_cache/cache.json"
    prefetch:
      warm_up_page_count: 50
      on_next: 3
      on_prev: 2
 
output_annotation_dir: "output/"
output_annotation_format: json
allow_all_users: true

Caché para Rendimiento

Habilita el caché para reducir las llamadas a la API y mejorar el tiempo de respuesta:

yaml

ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: openai
 
  ai_config:
    model: gpt-4
    api_key: ${OPENAI_API_KEY}
 
  features:
    keyword_highlighting:
      enabled: true
 
  cache_config:
    disk_cache:
      enabled: true
      path: "ai_cache/cache.json"
 
    # Pre-generate highlights on startup and prefetch upcoming
    prefetch:
      warm_up_page_count: 100
      on_next: 5
      on_prev: 2

Consejos

Combinar colores con tu tarea: Usa colores de resaltado que complementen tu esquema de anotación
Habilitar caché: Evitar llamadas repetidas a la API para el mismo contenido
Considerar modelos locales: Usa Ollama para anotación de alto volumen sin costos de API
Combinar funciones: El resaltado de palabras clave funciona bien con pistas y sugerencias de etiquetas

Documentación completa en /docs/features/ai-support.