Una IA para organizar mis películas
Nuestro primer televisor era una pequeña caja en blanco y negro en la que, muy de vez en cuando, veíamos Animal Kingdom. Después llegaron Beta y VHS, ¡y podíamos ver películas en casa! Luego vinieron los DVD.
Todo se volvió digital. El costo del almacenamiento cayó y empecé a conservar copias digitales de mis películas y series favoritas. ¿Por qué? Porque me gusta volver a verlas y coleccionar cosas. Parecía algo inofensivo.
Pensé: «¡Perfecto! Ahora habrá menos desorden en mi vida. ¡Solo tengo que organizar unos cuantos archivos!». Me deshice de los DVD y adopté la vida digital.
El pantano
Eso fue hace unos 25 años. Ahora tengo más de mil películas, casi doscientas series y temporadas y temporadas de episodios.
Intenté mantener el orden renombrando archivos y carpetas. Me fue bastante bien, pero con tantos elementos, buscar o explorar la colección se volvió cada vez más difícil, hasta casi imposible. Había demasiados directorios.
La solución
La respuesta era evidente:
- Crear una interfaz para explorar y buscar.
- Primero, limpiar los datos para que el programa pudiera encontrarlos.
Crear registros de catálogo al mismo tiempo parecía natural.
The Movie Database ofrece una base de datos pública y gratuita de películas y series, con afiches, descripciones de episodios, repartos y más. Podía usarla para elaborar fichas bonitas de toda mi colección.
Limpiar los datos
De ninguna manera iba a hacerlo a mano.
Programar todos los casos especiales era desalentador. Había una infinidad de nombres extraños y relacionarlos con registros de TMDB sería muy difícil. Francamente, estaba fuera de mi alcance.
Lo que necesitaba era un pasante, un ayudante o un robot que revisara los directorios uno por uno.
¡Y tenía exactamente eso! Acababa de descargar Qwen 3.5 4B, un pequeño modelo de lenguaje parecido a ChatGPT que corre en mi propio computador. Era suficientemente inteligente para hacerlo.
Un modelo de lenguaje como pasante
Acababa de terminar Ax3l, un agente autónomo de IA que ejecutaba miles de simulaciones para optimizar una red neuronal sencilla. Ajustaba un parámetro, simulaba, estudiaba resultados, volvía a ajustar…
En comparación, este proyecto era simple. El modelo debía:
- Examinar un directorio.
- Relacionar su contenido con un registro de TMDB.
- Renombrar y mover el archivo a una ubicación ordenada.
- Crear una ficha en la base de datos.
Lo llamé R3el y empecé a diseñarlo.
Bueno, quizás no tan sencillo, pero sí algo que podía crear partiendo del código de Ax3l.
Interfaz de control
Sabía que terminaría creando un catálogo web para explorar la colección, así que aproveché y construí allí la interfaz de control.
Registro de eventos
Mi experiencia con modelos de lenguaje me enseñó la importancia de informes detallados. Volví a aprovechar el código de Ax3l y creé un registro de eventos para monitorear, ajustar y diagnosticar el proceso.
Me tomó casi todo un día enumerar y etiquetar los mensajes que me interesaban. Fue una inversión excelente que ayudó enormemente al desarrollo.
¡¡¡Funcionó!!!
Tuve que ajustar algunos casos, mejorar la identificación y hacer una pequeña limpieza manual de archivos. ¡Pero funcionó! Durante los siguientes días agregaba lotes de directorios a la cola y dejaba trabajar al sistema.
- R3el examinaba los archivos.
- Identificaba series y títulos.
- Renombraba y limpiaba los nombres.
- Eliminaba directorios vacíos.
- Descargaba afiches e información del elenco y los productores.
- Creaba los registros de base de datos que unían toda la información.
Explorar y buscar
El último paso fue desarrollar una interfaz cómoda para explorar y buscar:
Esto sí fue fácil. Hay muchos ejemplos de interfaces de este tipo y crear una sencilla resultó bastante directo.
Listo
El proyecto está terminado. R3el todavía está examinando archivos, pero creo que finalizará hoy. Al principio me preguntaba si construir todo esto era exagerado; sin embargo, sinceramente, no se me ocurre otra forma de abordar una limpieza masiva de datos.
Y es bastante chévere, ¿no? :)
