Text Input

El componente Text Input te permite capturar texto directamente desde el tablero de Nappai. Puedes escribir cualquier texto que necesites pasar a otros componentes o a un modelo de IA.

¿Cómo funciona?

Cuando colocas este componente en tu flujo, simplemente escribes el texto en el campo y el componente lo envía como un mensaje que puede ser usado por otros componentes. Internamente, el texto se envuelve en un objeto Message y se devuelve a través de la salida llamada Text. No se realiza ninguna llamada a APIs externas; todo el procesamiento ocurre localmente dentro del flujo.

Entradas

Campos de Entrada

• Text: Texto que deseas enviar al flujo. Es el único campo de entrada y siempre está visible.

Salidas

El componente devuelve un mensaje que contiene el texto introducido. Este mensaje puede ser conectado a otros componentes que acepten mensajes, como un modelo de lenguaje o un componente de procesamiento de texto.

Ejemplo de Uso

1. Arrastra el componente Text Input al lienzo.
2. Escribe en el campo Text:

   Hola, ¿cómo estás?

3. Conecta la salida Text a la entrada Prompt de un componente de LLM (por ejemplo, OpenAI LLM).
4. Ejecuta el flujo y el modelo recibirá el texto que escribiste como entrada.

Componentes Relacionados

• Text Output – Muestra el texto que ha sido procesado o generado por otros componentes.
• OpenAI LLM – Utiliza el texto como prompt para generar respuestas.
• Prompt Builder – Permite combinar varios textos antes de enviarlos a un modelo.

Consejos y Mejores Prácticas

• Mantén el texto breve y claro para evitar confusiones en los modelos de IA.
• Evita incluir información sensible directamente en el campo de texto; utiliza variables o componentes de cifrado si es necesario.
• Usa el campo multilinea cuando necesites introducir párrafos largos o instrucciones detalladas.
• Conecta la salida a un componente de registro (logging) si quieres conservar un historial de los textos enviados.

Consideraciones de Seguridad

• El texto ingresado puede contener datos confidenciales. Asegúrate de que el flujo esté protegido y que solo usuarios autorizados tengan acceso a él.
• Si el flujo se ejecuta en un entorno compartido, considera anonimizar o encriptar la información antes de enviarla a componentes externos.