Construyendo Gráficos Dinámicos con Plotly AI: Tutorial Completo

En este artículo, exploraremos cómo construir una aplicación de gráficos dinámicos utilizando Plotly AI, Langchain y Dash. Cubriremos desde la configuración inicial hasta la creación de gráficos interactivos, optimizando el flujo de trabajo para análisis de datos y visualización. Acompáñanos en este viaje para dominar la creación de interfaces intuitivas y potentes.

¿Qué es Plotly AI y por qué usarlo?

Plotly AI es una herramienta poderosa para crear visualizaciones de datos interactivas y de Alta calidad.

Su integración con Langchain permite la creación de agentes inteligentes que pueden generar gráficos a partir de instrucciones en lenguaje natural. Esto facilita la exploración y el análisis de datos, permitiendo a los usuarios obtener insights valiosos de manera rápida y eficiente. La combinación de Plotly AI con Dash ofrece una plataforma robusta para desarrollar aplicaciones web interactivas que pueden ser utilizadas tanto por analistas de datos como por usuarios finales.

Configuración Inicial: Langchain, Dash y Plotly

Para comenzar a construir tu aplicación, necesitarás tener instaladas las siguientes bibliotecas de Python:

• Langchain: Para la creación de agentes de IA.
• Dash: Para la construcción de la interfaz de usuario.
• Plotly: Para la generación de gráficos.

Puedes instalar estas bibliotecas utilizando pip:

pip install langchain dash plotly

Una vez instaladas las bibliotecas, asegúrate de tener un entorno de desarrollo configurado y listo para comenzar a codificar. La creación de un entorno virtual es una práctica recomendada para mantener la coherencia y evitar conflictos entre diferentes proyectos.

Dentro del entorno virtual, se van a configurar la conexión a el CSV o base de datos que contengan la información que luego será mostrada.

Construyendo el Agente de IA con Langchain

El agente de IA es el cerebro de tu aplicación. Utilizando Langchain, puedes definir las herramientas y el comportamiento del agente para que pueda responder a las preguntas y solicitudes de los usuarios.

En este caso, el agente estará diseñado para interpretar instrucciones en lenguaje natural y generar gráficos de Plotly basados en esas instrucciones.

Aquí hay un ejemplo de cómo puedes definir un agente básico utilizando Langchain:

from langchain.experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent
import pandas as pd

df = pd.read_csv("space-mission-data.csv")

agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True)

Este código crea un agente que puede interactuar con un DataFrame de Pandas y generar gráficos utilizando las herramientas proporcionadas por Langchain. Recuerda que este es un ejemplo básico y que puedes personalizar el agente para adaptarlo a tus necesidades específicas. Es importante destacar que este agente debe tener el acceso a las herramientas y recursos necesarios para llevar a cabo sus tareas.

Creando la Interfaz de Usuario con Dash

Dash es un framework de Python que facilita la construcción de interfaces de usuario interactivas.

Con Dash, puedes crear componentes como cuadros de texto, botones y gráficos, y definir cómo interactúan entre sí. En esta sección, crearemos la interfaz de usuario para nuestra aplicación de gráficos dinámicos.

Aquí hay un ejemplo de cómo puedes crear una aplicación básica de Dash:

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    html.H1("Plotly AI for Creating Graphs"),
    dcc.Textarea(id='user-request', style={'width': '50%', 'height': 50}),
    html.Button('Submit', id='my-button'),
    dcc.Graph(id='my-graph')
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Este código crea una aplicación de Dash con un título, un cuadro de texto para la entrada del usuario, un botón de envío y un componente de gráfico para mostrar las visualizaciones. La función dcc.Textarea es especialmente útil para que el usuario pueda ingresar instrucciones o preguntas en lenguaje natural.

Integración de la IA con la Interfaz: Callbacks de Dash

Los callbacks de Dash permiten conectar la interfaz de usuario con el agente de IA.

Cuando el usuario interactúa con un componente (por ejemplo, haciendo clic en un botón), un callback puede ejecutar una función de Python y actualizar otros componentes en la interfaz de usuario.

Aquí hay un ejemplo de cómo puedes definir un callback para conectar el cuadro de texto y el botón de envío con el componente de gráfico:

@app.callback(
    Output('my-graph', 'figure'),
    [Input('my-button', 'n_clicks')],
    [State('user-request', 'value')]
)
def update_graph(n_clicks, user_request):
    # Generar el gráfico utilizando el agente de IA
    fig = generate_plotly_graph(user_request)
    return fig

Este código define un callback que se ejecuta cuando se hace clic en el botón de envío. El callback Toma el texto ingresado por el usuario y lo utiliza para generar un gráfico de Plotly utilizando el agente de IA. El gráfico generado se devuelve y se muestra en el componente de gráfico de la interfaz de usuario.

Mostrando la información y la figura de plotly generada

Es fundamental poder visualizar no solo el gráfico, sino también información relevante sobre el mismo, como el código utilizado para su generación.

Para lograr esto, se utilizan componentes de Markdown para mostrar el texto explicativo y el código, mientras que la figura de Plotly se integra directamente en el diseño de la aplicación.

dcc.Markdown(content='Aquí está el código para generar el gráfico:')
dcc.Graph(figure=fig)

El markdown permite formatear el texto, haciendo que la información sea más accesible y comprensible para el usuario. Esta funcionalidad es crucial para el aprendizaje y la experimentación con Plotly.

Añadiendo interactividad con AgGrid y filtros dinámicos

Para hacer la aplicación aún más potente, es posible integrar componentes como AgGrid para mostrar los datos en formato de tabla.

Estos componentes permiten filtrar y ordenar los datos de manera interactiva, lo que facilita la exploración y el análisis.

dag.AgGrid(rowData=df.to_dict('records'), columnDefs=[{'field': i} for i in df.columns])

Este código muestra los datos en una tabla interactiva donde cada columna es un campo del DataFrame.

Limitaciones y desafíos: Memoria conversacional

Un desafío importante es la falta de memoria conversacional en la aplicación. Actualmente, cada solicitud se trata de forma independiente, sin recordar el contexto de las interacciones anteriores.

Para abordar este problema, se pueden implementar mecanismos de almacenamiento de contexto, permitiendo que el agente "recuerde" las preguntas anteriores y ajuste sus respuestas en consecuencia. Esto mejoraría significativamente la experiencia del usuario, permitiendo una interacción más fluida y natural.

Desarrollo de Apps Langchain: Potenciando Interacciones con Datos

La creación de aplicaciones Langchain con Plotly Dash permite una interacción más profunda y rica con los datos. Para ilustrar esto, consideremos un caso donde se necesita analizar el rendimiento de diferentes campañas de marketing a lo largo del tiempo.

1. Definición de Herramientas Personalizadas: Se pueden crear herramientas específicas para filtrar campañas por tipo, región o presupuesto. Por ejemplo, una herramienta podría ser 'filtrar_campañas' que acepte parámetros como 'tipo' (email, redes sociales, etc.) y 'región' (Norteamérica, Europa, etc.).

2. Integración de la Herramienta en el Agente: Una vez definidas, estas herramientas se integran en el agente de Langchain, permitiéndole utilizarlas para responder preguntas complejas. El agente podría responder a preguntas como 'Muestra el rendimiento de las campañas de email en Europa durante el último trimestre'.

3. Callbacks Avanzados para Dash: Se implementan callbacks más sofisticados que no solo actualizan los gráficos, sino que también muestran métricas clave y análisis textuales generados por el agente. Por ejemplo, se podría mostrar un resumen de las tendencias identificadas o recomendaciones para mejorar el rendimiento.

4. Almacenamiento de Contexto: Se utiliza una base de datos de vectores (como Chroma) para almacenar el historial de la conversación y los resultados de análisis anteriores. Esto permite al agente tener en cuenta el contexto previo al responder nuevas preguntas.

Al aplicar estas técnicas, se crea una aplicación que no solo visualiza los datos, sino que también proporciona análisis inteligentes y recomendaciones, transformando la forma en que los usuarios interactúan con la información.

Paso 1: Preparación del Entorno de Desarrollo

Asegúrate de tener Python instalado y configurado en tu sistema. Luego, crea un entorno virtual para aislar las dependencias de tu proyecto. Activa el entorno virtual y instala las bibliotecas necesarias: langchain, dash y plotly.

pip install langchain dash plotly

Paso 2: Creación del Agente de Langchain

Define las herramientas que tu agente necesitará para interactuar con los datos y generar gráficos. Carga tus datos en un DataFrame de Pandas y crea el agente utilizando create_pandas_dataframe_agent.

from langchain.experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent
import pandas as pd

df = pd.read_csv("tu_archivo_de_datos.csv")
agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True)

Paso 3: Diseño de la Interfaz de Usuario en Dash

Crea una aplicación Dash con componentes como dcc.Textarea para la entrada del usuario, html.Button para el envío y dcc.Graph para la visualización del gráfico.

app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
    html.H1("Plotly AI for Creating Graphs"),
    dcc.Textarea(id='user-request', style={'width': '50%', 'height': 50}),
    html.Button('Submit', id='my-button'),
    dcc.Graph(id='my-graph')
])

Paso 4: Implementación de los Callbacks de Dash

Define los callbacks para conectar la interfaz de usuario con el agente de Langchain. El callback tomará la solicitud del usuario, la pasará al agente y mostrará el gráfico generado en el componente dcc.Graph.

@app.callback(
    Output('my-graph', 'figure'),
    [Input('my-button', 'n_clicks')],
    [State('user-request', 'value')]
)
def update_graph(n_clicks, user_request):
    fig = generate_plotly_graph(user_request)
    return fig

Paso 5: Ejecución de la Aplicación

Ejecuta tu aplicación Dash y explora la creación de gráficos dinámicos a partir de tus propios datos e instrucciones.

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)