¿Necesita generar datos de prueba contextuales usando Chat GPT?
Si está buscando una manera de generar datos de prueba contextuales de forma rápida y sencilla, no busque más allá de Chat GPT, el nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) para crear texto a partir del contexto. En lugar de escribir texto manualmente, Chat GPT permite a los desarrolladores y evaluadores generar rápidamente datos de prueba que suenan naturales con sólo unos pocos clics. Usar Chat GPT para generar datos de prueba es increíblemente simple.
Todo lo que necesita hacer es proporcionar al sistema algunos datos sobre el contexto en el que necesita generar datos de prueba. Esto puede incluir algunas palabras clave asociadas con la situación, como consultas de servicio al cliente o compras en línea. Luego, Chat GPT producirá texto utilizando sus capacidades de inteligencia artificial para contextualizar la información que proporcione. Además de producir texto altamente contextual, Chat GPT también puede hacer referencia a declaraciones generadas previamente para ayudarlo a generar secuencias de diálogo más congruentes.
Esto significa que puede contextualizar los datos de prueba que produce Chat GPT, ya que se diseñó específicamente para imitar los puntos de datos del mundo real. Utilizando los datos de prueba generados por Chat GPT, los desarrolladores y evaluadores pueden evaluar rápida y fácilmente el rendimiento de sus aplicaciones y sitios web en una variedad de contextos diferentes. No se recomienda utilizar este método para ningún análisis real, ni debe basar ninguna decisión en los datos que se generan desde Chat GPT, sino que proporciona una forma de crear aplicaciones y desarrolladores de datos sin necesidad de obtener los datos reales.
Ahora, analicemos los pasos a seguir para usar Chat GPT:
1. Registre una cuenta gratuita de OpenAI. GPT-4 (openai.com)
2. Vaya a Chat GPT (https://chat.openai.com/chat ) y comience a escribir algunas instrucciones. Una vez terminado presione and start writing some instructions. ENTER.
3. Analice resultados.
4. Refine sus instrucciones si es necesario.
5. Solicite a chat GPT que escriba una secuencia de comandos de Python que contenga las instrucciones del Paso 4.
6. Copie el script generado por python.
7. Pegue el script generado en un archivo de texto y guárdelo con la extensión .py.
8. Ejecute el archivo .py (en este ejemplo, estoy ejecutando el archivo en Windows haciendo doble clic en el archivo usando Python Launcher. Python debe estar instalado en su máquina).
9. Se debe generar un archivo .csv en la misma carpeta en la que se encuentra el archivo .py.
10. Abra el archivo .csv para verificar si se completó con registros.
11. Cargue el archivo .csv en un libro de trabajo de Tableau.
12. Utilice estos datos para alimentar su Tableau Dashboard.
Es importante tener en cuenta que las limitaciones de los datos se basan en las entradas que se proporcionan. Al proporcionar entradas para las columnas deseadas de datos de prueba, puede contextualizar las filas con fines de prueba y diseñar cualquier escenario que se necesite para la prueba. Este método también se puede aplicar a otros modelos LLM y puede tener excelentes aplicaciones para el diseño y desarrollo de análisis y aplicaciones. Puede confiar en que los datos son relevantes para el escenario deseado.
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