Iterator

Iterator

Automatisieren Sie Workflows, indem Sie mit der Iterator-Komponente in FlowHunt über Listen iterieren und für jedes Element Flows ausführen.

Automation Components Workflow Batch Processing
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Komponentenbeschreibung

So funktioniert die Iterator-Komponente

The Iterator component is designed to execute a sub-flow or an external flow repeatedly for each item in a given list. This enables batch processing, looping, or parallel execution of AI tasks over multiple inputs, which is essential when handling workflows that involve lists or collections of data.

What the Component Does

The Iterator automates repetitive execution within your AI workflow. It takes a list of inputs, and for each item in this list, it runs a specified AI flow (which could be any process or model you have defined). This is particularly useful for scenarios like:

  • Processing multiple documents, images, or messages in sequence
  • Applying the same transformation or analysis to a batch of data
  • Collecting or aggregating results from repeated executions

Key Inputs

The component exposes the following configurable fields:

Field NameTypeRequiredDescription
Flow Execution (flow)FlowExecutionYesThe sub-flow or external flow to execute for each item in the input list.
Input List (flow_inputs)Data, MessageYesThe list of inputs to loop over (each item will trigger a flow execution).
Include Previous Iteration Output (include_prev_output)Bool (Advanced)NoPasses the previous iteration’s output as {prev_iter_res} to the next iteration. Only works with single-threaded (concurrency = 1) execution.
Max Concurrency (max_concurrency)Int (1-20, Advanced)NoSets the maximum number of flow executions to run in parallel. Default is 1 (sequential).
Separator (separator)String (Advanced)NoOptional separator string to use between each flow execution’s output.

Outputs

The main output of the Iterator is:

  • Message (text_output): A message containing the aggregated results of running the flow on each input item. The output type is consistent with the output of the executed flow.

How It Works

  1. You provide a list of items (e.g., messages, data entries).
  2. You choose or define a flow to execute for each item.
  3. The Iterator executes the flow for each list item, either sequentially or in parallel (as set by Max Concurrency).
  4. It collects the outputs and returns them as a single Message output, optionally separated by a custom string.

If Include Previous Iteration Output is enabled (and concurrency is set to 1), each iteration can access the result of the preceding iteration, enabling chained or stateful processing.

Why Use the Iterator Component?

  • Scalability: Efficiently process large batches of inputs without manual looping.
  • Parallelism: Speed up workflows by running executions concurrently.
  • Reusability: Apply the same sub-flow logic to any list of data.
  • Flexibility: Customize iteration behavior with advanced options like output chaining and output formatting.

Example Use Cases

  • Applying sentiment analysis to a list of user comments.
  • Running document summarization on a batch of uploaded files.
  • Translating a collection of messages using a translation flow.

Summary Table

PurposeInputsOutputsAdvanced Options
Batch execution of flowsList of items, Flow to executeAggregated MessageOutput chaining, concurrency, separator

The Iterator is a powerful tool for automating repetitive tasks in AI workflows, making it an essential building block for scalable and maintainable process automation.

Beispiele für Flow-Vorlagen mit der Iterator-Komponente

Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, haben wir mehrere Beispiel-Flow-Vorlagen vorbereitet, die zeigen, wie die Iterator-Komponente effektiv genutzt wird. Diese Vorlagen präsentieren verschiedene Anwendungsfälle und Best Practices und erleichtern Ihnen das Verständnis und die Implementierung der Komponente in Ihren eigenen Projekten.

Häufig gestellte Fragen

Was macht die Iterator-Komponente?

Die Iterator-Komponente führt einen bestimmten Flow oder Subflow für jedes Element in einer bereitgestellten Liste aus und erleichtert so die Automatisierung wiederkehrender Verarbeitungsschritte innerhalb Ihres Workflows.

Kann der Iterator Elemente parallel verarbeiten?

Ja, Sie können die maximale Anzahl gleichzeitiger Ausführungen für eine effiziente Verarbeitung festlegen, sodass die Komponente mehrere Elemente parallel bearbeiten kann.

Wie kann ich Ergebnisse vorheriger Iterationen verwenden?

Sie können die Ausgabe der vorherigen Iteration in die nächste übernehmen, indem Sie die Option 'Ausgabe der vorherigen Iteration einbeziehen' aktivieren. Dies ist nützlich für sequentielle Abhängigkeiten, wenn die Parallelität auf 1 gesetzt ist.

Über welche Datentypen kann ich iterieren?

Der Iterator unterstützt Listen von Daten oder Nachrichten und bietet so Flexibilität bei der Art der Eingaben, die Sie verarbeiten möchten.

Wo ist der Iterator nützlich?

Verwenden Sie den Iterator für die Stapelverarbeitung von Daten, das Versenden mehrerer Anfragen oder das Ausführen einer Aktionsreihe für jedes Element eines Datensatzes innerhalb Ihrer FlowHunt-Workflows.

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Entfesseln Sie leistungsstarke Workflow-Automatisierung, indem Sie die Iterator-Komponente in FlowHunt für skalierbare, wiederholbare Prozesse nutzen.

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