Itérateur

Automatisez les workflows en bouclant sur des listes et en exécutant des flux pour chaque élément avec le composant Itérateur de FlowHunt.

Itérateur

Description du composant

Comment fonctionne le composant Itérateur

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.

Exemples de modèles de flux utilisant le composant Itérateur

Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Itérateur. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.

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Questions fréquemment posées

Que fait le composant Itérateur ?

Le composant Itérateur exécute un flux ou sous-flux spécifique pour chaque élément d'une liste fournie, ce qui facilite l'automatisation des tâches de traitement répétitives dans votre workflow.

L'Itérateur peut-il traiter les éléments en parallèle ?

Oui, vous pouvez définir le nombre maximum d'exécutions simultanées pour un traitement efficace, permettant au composant de gérer plusieurs éléments en parallèle.

Comment utiliser les résultats des itérations précédentes ?

Vous pouvez inclure la sortie de l'itération précédente dans la suivante en activant l'option « Inclure la sortie de l'itération précédente », ce qui est utile pour les dépendances séquentielles lorsque la concurrence est réglée sur 1.

Quels types de données puis-je itérer ?

L'Itérateur prend en charge les listes de données ou de messages, offrant une flexibilité quant au type d'entrée que vous souhaitez traiter.

Où l'Itérateur est-il utile ?

Utilisez l'Itérateur pour le traitement de données par lots, l'envoi de plusieurs requêtes ou l'application d'une série d'actions à chaque élément d'un ensemble de données dans vos workflows FlowHunt.

Essayez l'Itérateur FlowHunt

Libérez une puissante automatisation de workflow en exploitant le composant Itérateur de FlowHunt pour des processus évolutifs et reproductibles.

En savoir plus

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