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Herramientas IA: Chat GPT/Deep Seek y Mermaid
Tal como varios/as compañeros/as, creo que Chat GPT es la herramientas más utilizada. Pero me gustaría hablar del uso complementario con la plataforma Mermaid. Mermaid es una herramienta que permite generar diagramas de flujo y mapas mentales. Actualmente estoy desarrollando una investigación y debido a la cantidad de información debo presentar mapas y diagramas que sinteticen el análisis. Así, es necesario construir un prompt para que Deep Seek, por ejemplo, genere el código mermaid; después, vamos a la plataforma y pegamos el código. Claro, teniendo en cuenta las necesidades particulares, el prompt varía. Uno que he utilizado es el siguiente:
<pre data-start=”136″ data-end=”344″>Analiza el contenido del PDF proporcionado y extrae la información clave sobre la construcción de paz. Luego, genera un mapa conceptual en código Mermaid siguiendo estas indicaciones:<pre data-start=”351″ data-end=”379″><strong data-start=”351″ data-end=”377″>Estructura jerárquica:<pre data-start=”385″ data-end=”456″><strong data-start=”385″ data-end=”396″>Autores: Identifica y organiza los autores presentes en el texto.<pre data-start=”462″ data-end=”567″><strong data-start=”462″ data-end=”499″>Definición de construcción de paz: Extrae y sintetiza las definiciones clave dadas por los autores.<pre data-start=”573″ data-end=”680″><strong data-start=”573″ data-end=”592″>Puntos en común: Identifica ideas recurrentes entre los autores y agrúpalas en una categoría general.<pre data-start=”686″ data-end=”823″><strong data-start=”686″ data-end=”705″>Campo semántico: Extrae palabras clave relacionadas con la construcción de paz y organízalas en un subconjunto del mapa conceptual.<pre data-start=”830″ data-end=”854″><strong data-start=”830″ data-end=”852″>Formato de salida:<pre data-start=”859″ data-end=”942″>Devuelve el código en lenguaje Mermaid para la visualización del mapa conceptual.<pre data-start=”947″ data-end=”1032″>Usa conexiones jerárquicas claras, etiquetas descriptivas y un diseño estructurado.<pre data-start=”1037″ data-end=”1150″>Resalta con nodos distintos (por color o formato) los autores, definiciones, puntos en común y campo semántico.<pre data-start=”1199″ data-end=”1383″><strong data-start=”1157″ data-end=”1194″>Ejemplo de estructura en Mermaid:
graph TD A[Autores] -->|Cita| B[Definición de Construcción de Paz] B -->|Relaciona| C[Puntos en Común] C -->|Deriva| D[Campo Semántico]<pre data-start=”1390″ data-end=”1549″><strong data-start=”1390″ data-end=”1402″>Entrada: Archivo PDF con información sobre la construcción de paz.<br data-start=”1460″ data-end=”1463″><strong data-start=”1465″ data-end=”1485″>Salida esperada: Código Mermaid que represente visualmente el mapa conceptual.
Considero que Deep Seek, en estos casos, es más eficiente que Chat GPT.
Ahora bien, en mi trabajo como docente he visto la necesidad presentar información compleja de diversas maneras. Para mí, es esencial que los estudiantes “vean” los conceptos y gracias a esta dupla (Deep Seek-Mermaid) he logrado presentar los temas de diferentes maneras. Mermaid también tiene la opción “Mermaid AI” que permite crear allí mismo y corregir errores de código generadores previamente.
Finalmente, creo que estas dos herramientas son muy útiles para nuestro trabajo porque, además de lo señalado, nos permiten explorar otras posibilidades en clase.
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1 Reply
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Si bien no es evidente en mi comentario, la principal desventaja de la dupla es que muchas veces el código generado por Deep Seek tiene errores y la AI de Mermaid no logra resolverlo. Ante esto, como en mi caso que no sé de programación, es difícil la posibilidad de maniobrar con lo generado.
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