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El step Extract Text from TXT, XML, RSS, and JSON convierte archivos estructurados o en bruto en texto plano, eliminando elementos técnicos como etiquetas, claves y sintaxis. Con esto, Tess transforma datos complejos en contenido legible y listo para ser analizado por agentes de IA.

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¿Qué es el Step?

Este step forma parte de la categoría Document Processing, y es responsable de limpiar y simplificar datos provenientes de distintos formatos. En la práctica:
  • Lee archivos TXT, XML, RSS y JSON
  • Elimina:
    • etiquetas XML
    • estructuras JSON (claves, arrays)
    • metadatos de RSS
  • Conserva solo el contenido semántico relevante
  • Entrega un bloque de texto limpio en el contexto del agente

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Dónde encontrarlo

  1. Accede al AI Studio
  2. Haz clic en Add AI Step
  3. Selecciona Document Processing
  4. Elige Extract Text from TXT, XML, RSS, and JSON
Image

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¿Cómo usar?

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Campos de configuración

CampoObligatorioDescripción
Step NameSíNombre interno del step (solo caracteres alfanuméricos). Se usa para referenciar el output en los prompts
File URLSíURL directa del archivo (TXT, XML, RSS o JSON) o variable de entrada (ej: {{json}})

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Sobre el Output

El resultado es un bloque continuo de texto plano, sin ninguna estructura técnica original.

Qué se conserva:

  • Contenido semántico (nombres, descripciones, valores)
  • Todo el texto relevante para lectura humana

Qué se elimina:

  • Etiquetas XML (<tag>)
  • Estructuras JSON ({}, [])
  • Metadatos de RSS
  • Sintaxis técnica
Importante:La estructura original (jerarquía, anidamiento) se pierde — el contenido se vuelve lineal.

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Explicación más profunda

Este step actúa como un normalizador de datos técnicos a lenguaje natural.

Flujo

Archivo (TXT / XML / RSS / JSON) → El step elimina la estructura técnica↓Se genera texto limpio → El agente interpreta semánticamente
Atención:
  • La IA se enfoca en el contenido, no en la estructura
  • Ideal para inputs que originalmente no fueron diseñados para lectura humana

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Ejemplos prácticos

Prompt:
“Resume las principales noticias del día e identifica tendencias relevantes para el mercado.”Uso:
  • Feed RSS de portales de noticias
  • El agente genera curación automática
Prompt:
“Analiza los logs e identifica los principales motivos de contacto y el sentimiento de los clientes.”Uso:
  • Logs de chat o soporte
  • Clasificación automática de problemas
Prompt:
“Con base en los datos extraídos, genera un correo de prospección personalizado para cada lead.”Uso:
  • Export JSON de CRM
  • La IA transforma los datos en acción comercial
Prompt:
“Organiza la información extraída y destaca los principales indicadores.”Uso:
  • Respuestas de APIs
  • Transformar datos técnicos en insights
Buenas prácticas
  • Usa URLs directas de archivos: evita enlaces que abren páginas web (HTML)
  • Combina con prompts estructurados: ej., “extrae nombre, cargo y empresa”
  • Cuidado con la pérdida de estructura: JSON anidado puede perder contexto lógico
  • Usa el Step Name en el prompt: ej., “Con base en los datos del step dados_crm…”
  • Combina con otros steps: Extract → análisis → guardar en Sheets/Drive

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Observaciones importantes

  • La URL debe ser pública y directa (sin inicio de sesión)
  • La estructura jerárquica original se pierde
  • El step no conserva el formato ni la organización de los datos
  • Los archivos grandes pueden afectar la ventana de contexto
Extract Text from TXT, XML, RSS, and JSON es el puente entre los datos técnicos y la inteligencia artificial. Permite transformar APIs, feeds y archivos estructurados en información utilizable, desbloqueando análisis, automatizaciones y generación de contenido a partir de datos que antes requerían tratamiento manual.