"Wat doet de CSV Document Zoeken-component?"

"Hiermee kun je binnen je workflow zoeken en informatie extraheren uit CSV-documenten, met een eenvoudige tekstzoekopdracht of pandas-query-expressies."

"Kan ik mijn eigen CSV-bestanden gebruiken?"

"Ja, je kunt zoeken in zowel interne CSV-documenten als externe CSV-bestanden via een URL."

"Hoe kan ik het zoekbereik bepalen?"

"Je kunt aangeven in welke kolommen gezocht moet worden en instellen of de zoekopdracht hoofdlettergevoelig is of niet. Als er geen kolommen worden opgegeven, worden alle kolommen doorzocht."

"Wat is het maximale aantal resultaten dat ik kan krijgen?"

"Je kunt een maximum instellen voor het aantal terug te geven resultaten, waarbij de standaard tot 5000 is."

"Wordt de inhoud gecachet?"

"Ja, je kunt instellen hoe lang de CSV-inhoud wordt gecachet, van geen cache tot maximaal een jaar, om de prestaties te optimaliseren."

"Wat voor soort zoekopdrachten kan ik gebruiken?"

"Je kunt eenvoudige tekstzoekopdrachten uitvoeren of meer geavanceerde pandas-query-expressies gebruiken voor flexibele gegevensopvraging."

CSV Document Zoeken

Zoek en extraheer gegevens uit CSV-bestanden met flexibele zoekopdrachten—integreer gestructureerde data naadloos in je flows.

Data CSV Automation Integration

Probeer het nu Boek een demo

Componentbeschrijving

Hoe de CSV Document Zoeken-component werkt

The CSV Document Search component is a versatile tool designed to facilitate intelligent searching within CSV files as part of your AI workflow. It enables users to perform text-based searches or execute pandas query expressions on CSV documents, making it highly suitable for scenarios where structured data needs to be queried and analyzed dynamically.

What Does This Component Do?

This component allows you to:

Search within CSV files using keyword search or more advanced pandas-style query expressions.
Filter search results by specific columns, or search across all columns if none are specified.
Control the number of results returned by setting a maximum limit.
Choose data sources flexibly, by selecting a CSV file from internal documents or specifying an external file URL.
Optimize performance and efficiency with caching options, reducing the need to repeatedly load and parse large files.

This makes it especially useful for integrating structured data queries into larger AI or data processing pipelines, where automated, repeatable access to tabular data is required.

Inputs

There is no input handle for this component.

Settings

Parameter	Description	Default/Example Value	Required
CSV Document ID	Select a CSV file from internal storage for searching.		No
CSV File URL	Provide an external URL to a CSV file if not using an internal document.		No
Search Columns	Specify which columns to search (comma-separated). If left blank, all columns are searched.		No
Case Sensitive	Determines if the search should distinguish between uppercase and lowercase text.	False	No
Max Results	Sets the maximum number of results to return for each search.	5000	Yes
Cache TTL	Defines how long the CSV content should be cached (various intervals from “No cache” to “1 year”).	2 weeks	No
Verbose	Enables detailed output for debugging or development purposes.	False	No
Tool Name	Assign a custom name to the tool for referencing within agent workflows.		No
Tool Description	Provide a description for the tool to help agents understand its purpose and usage.		No

Outputs

Tool: The primary output is a Tool object, which can be integrated into your workflow or used by agents to perform document searches as needed.

Typical Use Cases

Automated Data Extraction: Retrieve relevant rows from large CSV datasets based on user-provided queries or parameters.
Data Preprocessing: Filter and extract subsets of data as a preparatory step for further analysis or machine learning.
Dynamic Data Lookup in AI Agents: Allow AI agents to access and search tabular data on-demand as part of a broader decision-making process.

Why Use CSV Document Search?

Flexibility: Works with both internal and external CSV files, adapts to different data storage strategies.
Performance: Caching options enhance speed and reduce repeated data loading.
Customizability: Search parameters, result limits, and search scope (columns, case-sensitivity) can be tailored to specific needs.
Seamless Integration: Designed to be a modular component in larger AI workflows, facilitating structured data access for downstream tasks.

This component is ideal for anyone who needs programmatic, repeatable search capabilities over tabular data within an AI-powered automation or analytics pipeline.

Veelgestelde vragen

Wat doet de CSV Document Zoeken-component?: Hiermee kun je binnen je workflow zoeken en informatie extraheren uit CSV-documenten, met een eenvoudige tekstzoekopdracht of pandas-query-expressies.
Kan ik mijn eigen CSV-bestanden gebruiken?: Ja, je kunt zoeken in zowel interne CSV-documenten als externe CSV-bestanden via een URL.
Hoe kan ik het zoekbereik bepalen?: Je kunt aangeven in welke kolommen gezocht moet worden en instellen of de zoekopdracht hoofdlettergevoelig is of niet. Als er geen kolommen worden opgegeven, worden alle kolommen doorzocht.
Wat is het maximale aantal resultaten dat ik kan krijgen?: Je kunt een maximum instellen voor het aantal terug te geven resultaten, waarbij de standaard tot 5000 is.
Wordt de inhoud gecachet?: Ja, je kunt instellen hoe lang de CSV-inhoud wordt gecachet, van geen cache tot maximaal een jaar, om de prestaties te optimaliseren.
Wat voor soort zoekopdrachten kan ik gebruiken?: Je kunt eenvoudige tekstzoekopdrachten uitvoeren of meer geavanceerde pandas-query-expressies gebruiken voor flexibele gegevensopvraging.

Probeer CSV Document Zoeken

Verbeter je workflows door CSV-data eenvoudig te doorzoeken en te benutten—ontdek de kracht van CSV Document Zoeken in FlowHunt.