"Co robi komponent Wyszukiwanie w dokumencie CSV?"

"Umożliwia wyszukiwanie i wydobywanie informacji z dokumentów CSV w ramach Twojego workflowu, przy użyciu prostego wyszukiwania tekstowego lub wyrażeń zapytań pandas."

"Czy mogę użyć własnych plików CSV?"

"Tak, możesz wyszukiwać zarówno w wewnętrznych dokumentach CSV, jak i w zewnętrznych plikach CSV poprzez URL."

"Jak mogę kontrolować zakres wyszukiwania?"

"Możesz określić, w których kolumnach wyszukiwać oraz ustawić, czy wyszukiwanie ma być czułe na wielkość liter, czy nie. Jeśli nie określisz kolumn, przeszukiwane są wszystkie kolumny."

"Jaka jest maksymalna liczba wyników, które mogę otrzymać?"

"Możesz ustawić maksymalną liczbę zwracanych wyników, domyślnie do 5000."

"Czy zawartość jest buforowana?"

"Tak, możesz skonfigurować, jak długo zawartość CSV jest przechowywana w pamięci podręcznej — od braku cache do roku — aby zoptymalizować wydajność."

"Jakie rodzaje zapytań mogę użyć?"

"Możesz wykonywać proste wyszukiwania tekstowe lub używać bardziej zaawansowanych wyrażeń zapytań pandas dla elastycznego pobierania danych."

Wyszukiwanie w dokumencie CSV

Wyszukuj i wydobywaj dane z plików CSV przy użyciu elastycznych zapytań — płynnie integruj dane strukturalne w swoich przepływach.

Data CSV Automation Integration

Wypróbuj teraz Umów demo

Opis komponentu

Jak działa komponent Wyszukiwanie w dokumencie CSV

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.

Najczęściej zadawane pytania

Co robi komponent Wyszukiwanie w dokumencie CSV?: Umożliwia wyszukiwanie i wydobywanie informacji z dokumentów CSV w ramach Twojego workflowu, przy użyciu prostego wyszukiwania tekstowego lub wyrażeń zapytań pandas.
Czy mogę użyć własnych plików CSV?: Tak, możesz wyszukiwać zarówno w wewnętrznych dokumentach CSV, jak i w zewnętrznych plikach CSV poprzez URL.
Jak mogę kontrolować zakres wyszukiwania?: Możesz określić, w których kolumnach wyszukiwać oraz ustawić, czy wyszukiwanie ma być czułe na wielkość liter, czy nie. Jeśli nie określisz kolumn, przeszukiwane są wszystkie kolumny.
Jaka jest maksymalna liczba wyników, które mogę otrzymać?: Możesz ustawić maksymalną liczbę zwracanych wyników, domyślnie do 5000.
Czy zawartość jest buforowana?: Tak, możesz skonfigurować, jak długo zawartość CSV jest przechowywana w pamięci podręcznej — od braku cache do roku — aby zoptymalizować wydajność.
Jakie rodzaje zapytań mogę użyć?: Możesz wykonywać proste wyszukiwania tekstowe lub używać bardziej zaawansowanych wyrażeń zapytań pandas dla elastycznego pobierania danych.

Wypróbuj Wyszukiwanie w dokumencie CSV

Udoskonal swoje workflowy, wyszukując i wykorzystując dane CSV z łatwością — odkryj moc Wyszukiwania w dokumencie CSV w FlowHunt.