Parse Data

Parse Data es una herramienta sencilla que toma datos estructurados (como un objeto JSON) y los convierte en una cadena de texto legible. También puedes añadir información extra (metadatos) a la salida y renombrar esos metadatos si lo deseas.

Cómo funciona

Cuando arrastras datos a la entrada Data, el componente examina la Template que proporcionas. La plantilla puede contener marcadores de posición como {name} o {metadata.source}. El componente reemplaza cada marcador de posición con el valor correspondiente de los datos de entrada. Si listas claves en Metadata keys, esos datos se copian en la salida Processed Data. Con Metadata Schema puedes renombrar esas claves (p. ej., cambiar metadata.source a source_url). La Result Key le indica al componente qué nombre dar al texto formateado dentro del diccionario data de la salida Processed Data. El Separator te permite decidir cómo se unen múltiples fragmentos de texto (el valor predeterminado es un espacio).

Todo esto ocurre dentro de Nappai, no se realizan llamadas a API externas.

Entradas (Inputs)

Data: Los datos que quieres convertir en texto.
Metadata keys: Una lista de claves separadas por comas (puedes usar la notación de puntos para claves anidadas, p. ej., metadata.source). Estas claves se copiarán en la salida Processed Data.
Metadata Schema: Un objeto JSON que mapea las claves de metadatos originales a nombres nuevos (p. ej., {"metadata.source": "source_url"}). Las claves deben coincidir con las listadas en Metadata keys.
Result Key: El nombre de la clave que contendrá el texto formateado dentro del diccionario data de la salida Processed Data.
Separator: Una cadena de texto que separa múltiples fragmentos de texto cuando se combinan.
Template: El formato de texto que quieres usar. Los marcadores de posición se escriben con llaves, p. ej., {name} o {metadata.source}. Se accede a las claves anidadas con la notación de puntos.

Salidas (Outputs)

Text: Un mensaje que contiene el texto formateado.
Processed Data: Un objeto de datos que incluye los datos originales, los metadatos seleccionados (renombrados si se proporciona un esquema) y el texto formateado bajo la clave que especificaste con Result Key.

Ejemplo de uso

Datos de entrada

{
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "metadata": {
    "source": "CRM System",
    "id": "12345"
  }
}

Configurar el componente
- Metadata keys: metadata.source,metadata.id
- Metadata Schema: {"metadata.source": "source_url"}
- Result Key: summary
- Separator: |
- Template:
```
Name: {name}
Age: {age}
Source: {metadata.source}
```

Resultado

Text:
```
Name: Alice
Age: 30
Source: CRM System
```

Processed Data:

{
  "data": {
    "summary": "Name: Alice\nAge: 30\nSource: CRM System"
  },
  "metadata": {
    "source_url": "CRM System",
    "id": "12345"
  }
}

Ahora puedes enviar la salida Processed Data a otro componente, como un remitente de correo electrónico o un escritor de base de datos.

Componentes relacionados

Data Filter – Selecciona partes específicas de tus datos antes de que lleguen a Parse Data.
Data Transformer – Modifica o enriquece los campos de datos que Parse Data formateará.
Send Email – Usa el texto formateado de Parse Data como cuerpo del correo electrónico.
Data Export – Guarda los datos procesados en un archivo o base de datos.

Consejos y buenas prácticas

Mantén tu plantilla simple; cada marcador de posición debería corresponder a una única clave.
Usa la notación de puntos ({metadata.source}) para extraer valores anidados.
Si necesitas renombrar metadatos, proporciona siempre una clave coincidente en Metadata Schema.
Prueba tu plantilla con datos de muestra para asegurarte de que los marcadores de posición se resuelven correctamente.
Usa el Separator para unir múltiples líneas o valores de forma limpia.

Consideraciones de seguridad

Todo el procesamiento se realiza localmente dentro de Nappai; ningún dato sale del sistema.
Ten cuidado al incluir información sensible en la plantilla, ya que el texto resultante quedará expuesto a los componentes posteriores.
Si envías la salida a servicios externos (p. ej., correo electrónico, API), asegúrate de que esos servicios estén protegidos y cumplan con las políticas de manejo de datos de tu organización.