Text Extractor
Text Extractor lee un texto y saca de él los datos que contiene: nombres de personas, empresas, lugares, fechas e importes, además de correos, direcciones web, teléfonos, IBAN, números de IVA y otros formatos fijos. También puedes añadir tus propios patrones, como el formato de tus números de pedido. No usa un modelo de lenguaje ni necesita credencial, y funciona en inglés, español, francés, alemán e italiano.
Cuándo usarlo
- Sacar el número de pedido y el correo de cada mensaje de un cliente.
- Encontrar las fechas e importes de un contrato.
- Procesar de una vez cientos de textos, como reseñas o tickets.
Configuración
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Language (obligatorio) | El idioma de los textos: English (por defecto), Spanish, French, German o Italian. |
| Text (obligatorio) | Un solo texto que analizar, por ejemplo el cuerpo de un correo. Rellena este campo o Data. |
| Data | Una lista de registros, uno por texto, para analizar muchos a la vez. |
| Text Column | Con Data, el campo de cada registro que contiene el texto. Por defecto, text. |
Opciones avanzadas
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Entity Types | Qué tipos de datos se conservan, como PERSON (personas), ORG (organizaciones), GPE (países y ciudades), DATE o MONEY. Vacío, todos. |
| Custom Patterns | Tus propios patrones, como pares nombre y patrón, por ejemplo {"PEDIDO": "ORD-\d{6}"}. El nombre pasa a ser el tipo del dato encontrado. |
| Include Built-in Patterns | Busca también correos, direcciones web, teléfonos, IBAN, números de IVA europeos, tarjetas y otros formatos fijos. Activado por defecto. |
Resultado
La salida Result trae los datos encontrados en cada texto, con su tipo.
En modo herramienta, un agente puede usar el componente por sí mismo. Consulta Tool Mode.
Ejemplo
Una tienda online quiere saber qué pedido menciona cada correo de un cliente.
- Conecta el cuerpo del correo a Text y elige
Spanishen Language. - En Custom Patterns, añade
{"PEDIDO": "ORD-\d{6}"}. - Usa Result para buscar el pedido en tu base de datos.
Buenas prácticas
- Elige bien el idioma: el reconocimiento de nombres y lugares depende de él. Si tus textos mezclan idiomas, usa un componente por idioma.
Componentes relacionados
- Gemini OCR: lee el texto de documentos escaneados.