Iterador

Automatiza flujos de trabajo iterando sobre listas y ejecutando flujos para cada elemento con el componente Iterador de FlowHunt.

Iterador

Descripción del componente

Cómo funciona el componente Iterador

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.

Ejemplos de plantillas de flujo utilizando el componente Iterador

Para ayudarle a comenzar rápidamente, hemos preparado varios ejemplos de plantillas de flujo que demuestran cómo utilizar el componente Iterador de manera efectiva. Estas plantillas muestran diferentes casos de uso y mejores prácticas, facilitando la comprensión e implementación del componente en sus propios proyectos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué hace el componente Iterador?

El componente Iterador ejecuta un flujo o subflujo específico para cada elemento de una lista proporcionada, facilitando la automatización de tareas de procesamiento repetitivas dentro de tu flujo de trabajo.

¿Puede el Iterador procesar elementos de forma concurrente?

Sí, puedes establecer el número máximo de ejecuciones concurrentes para un procesamiento eficiente, permitiendo al componente manejar múltiples elementos en paralelo.

¿Cómo uso los resultados de iteraciones anteriores?

Puedes incluir la salida de la iteración anterior en la siguiente activando la opción 'Incluir salida de la iteración anterior', lo cual es útil para dependencias secuenciales cuando la concurrencia está establecida en 1.

¿Sobre qué tipos de datos puedo iterar?

El Iterador admite listas de datos o mensajes, permitiendo flexibilidad en el tipo de entrada que deseas procesar.

¿Dónde es útil el Iterador?

Utiliza el Iterador para el procesamiento de datos por lotes, enviar múltiples solicitudes o aplicar una serie de acciones a cada elemento de un conjunto de datos dentro de tus flujos de trabajo de FlowHunt.

Prueba el Iterador de FlowHunt

Desbloquea una potente automatización de flujos de trabajo aprovechando el componente Iterador en FlowHunt para procesos escalables y repetibles.

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