Iterador

Iterador

Automatize fluxos de trabalho percorrendo listas e executando fluxos para cada item com o componente Iterador no FlowHunt.

Automation Components Workflow Batch Processing
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Descrição do componente

Como o componente Iterador funciona

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.

Exemplos de modelos de fluxo usando o componente Iterador

Para ajudá-lo a começar rapidamente, preparamos vários modelos de fluxo de exemplo que demonstram como usar o componente Iterador de forma eficaz. Esses modelos apresentam diferentes casos de uso e melhores práticas, tornando mais fácil para você entender e implementar o componente em seus próprios projetos.

Perguntas frequentes

O que o componente Iterador faz?

O componente Iterador executa um fluxo ou subfluxo específico para cada item em uma lista fornecida, facilitando a automação de tarefas de processamento repetitivas dentro do seu fluxo de trabalho.

O Iterador pode processar itens concorrentemente?

Sim, você pode definir o número máximo de execuções simultâneas para processamento eficiente, permitindo que o componente lide com múltiplos itens em paralelo.

Como uso os resultados das iterações anteriores?

Você pode incluir a saída da iteração anterior na próxima ativando a opção 'Incluir Saída da Iteração Anterior', o que é útil para dependências sequenciais quando a concorrência é definida como 1.

Quais tipos de dados posso iterar?

O Iterador suporta listas de dados ou mensagens, permitindo flexibilidade no tipo de entrada que você deseja processar.

Onde o Iterador é útil?

Use o Iterador para processamento de dados em lote, envio de múltiplas solicitações ou aplicação de uma série de ações a cada item em um conjunto de dados dentro dos seus fluxos de trabalho no FlowHunt.

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