acep_ollama: Interaccion con modelos Ollama locales y cloud usando...

In ACEP: Análisis Computacional de Eventos de Protesta

Interaccion con modelos Ollama locales y cloud usando Structured Outputs

Description

Funcion para interactuar con modelos de lenguaje usando Ollama. Soporta tanto modelos locales (ejecutados en tu computadora sin costos) como modelos cloud de Ollama (modelos grandes como DeepSeek 671B, Qwen3 Coder 480B, Kimi 1T que se ejecutan en la nube sin necesidad de GPU local). Utiliza structured outputs para garantizar respuestas en formato JSON que cumplen con un esquema predefinido.

Usage

acep_ollama(
  texto,
  instrucciones,
  modelo = "qwen3:1.7b",
  schema = NULL,
  parse_json = TRUE,
  temperature = 0,
  max_tokens = 4000,
  host = "http://localhost:11434",
  api_key = Sys.getenv("OLLAMA_API_KEY"),
  seed = 123456
)

Arguments

texto	Texto a analizar. Puede ser una noticia, tweet, documento, etc.
instrucciones	Instrucciones en lenguaje natural que indican al modelo que hacer con el texto. Ejemplo: "Extrae todas las entidades nombradas", "Clasifica el sentimiento".
modelo	Modelo de Ollama a utilizar. - Para Ollama local: "qwen3:1.7b", "llama3.2:latest", "mistral", "phi3", "gemma2" (debe estar previamente descargado con 'ollama pull nombre_modelo') - Para Ollama Cloud API: modelos cloud especificos disponibles sin GPU local: "deepseek-v3.1:671b-cloud", "gpt-oss:20b-cloud", "gpt-oss:120b-cloud", "kimi-k2:1t-cloud", "qwen3-coder:480b-cloud", "glm-4.6:cloud", "minimax-m2:cloud" Por defecto: "qwen3:1.7b"
schema	Esquema JSON que define la estructura de la respuesta. Puede usar 'acep_gpt_schema()' para obtener esquemas predefinidos o crear uno personalizado. Si es NULL, usa un esquema simple con campo "respuesta".
parse_json	Logico. Si TRUE (por defecto), parsea automaticamente el JSON a un objeto R (lista o data frame). Si FALSE, devuelve el JSON como string.
temperature	Parametro de temperatura (0-2). Valores bajos (0-0.3) generan respuestas mas deterministas. Valores altos (0.7-1) mas creativas. Por defecto: 0.
max_tokens	Numero maximo de tokens en la respuesta. Por defecto: 4000.
host	URL del servidor Ollama. Por defecto: "http://localhost:11434" para uso local. Para usar Ollama Cloud API, especificar "https://ollama.com" (sin /api, se agrega automaticamente).
api_key	API key para Ollama API remota. Solo requerido si usas un servidor remoto. Por defecto busca la variable de entorno OLLAMA_API_KEY. Para uso local (localhost) no es necesario.
seed	Semilla numerica para reproducibilidad. Por defecto: 123456.

Value

Si parse_json=TRUE, devuelve una lista o data frame con la respuesta estructurada segun el esquema. Si parse_json=FALSE, devuelve un string JSON.

Examples

## Not run: 
# Primero, instalar Ollama y descargar un modelo:
# Terminal: ollama pull llama3.1

# Extraer entidades de un texto
texto <- "El SUTEBA convoco a un paro en Buenos Aires el 15 de marzo."
instrucciones <- "Extrae todas las entidades nombradas del texto."
schema <- acep_gpt_schema("extraccion_entidades")
resultado <- acep_ollama(texto, instrucciones, schema = schema)
print(resultado)

# Analisis de sentimiento
texto <- "La protesta fue pacifica y bien organizada."
schema <- acep_gpt_schema("sentimiento")
resultado <- acep_ollama(texto, "Analiza el sentimiento del texto", schema = schema)
print(resultado$sentimiento_general)

# Usar Ollama Cloud API (requiere API key)
# Los modelos cloud se ejecutan sin necesidad de GPU local
Sys.setenv(OLLAMA_API_KEY = "tu-api-key")
resultado_remoto <- acep_ollama(
  texto = texto,
  instrucciones = "Extrae entidades",
  modelo = "deepseek-v3.1:671b-cloud",  # Modelo cloud de 671B parametros
  host = "https://ollama.com",
  schema = acep_gpt_schema("extraccion_entidades")
)


## End(Not run)

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