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O step CSV to Text converte arquivos de planilha (.csv) em texto estruturado e legível por modelos de linguagem. Com ele, seus agentes passam a consumir dados tabulares diretamente, sem necessidade de softwares de planilha ou intervenção humana para tratar o arquivo.

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O que é o Step?

Este step pertence ao grupo Document Processing — uma categoria dedicada a transformar formatos de arquivo em conteúdo utilizável pela IA. Na prática, o CSV to Text:
  • Lê arquivos CSV hospedados online ou enviados pelo usuário
  • Identifica automaticamente delimitadores (vírgula, ponto e vírgula, etc.)
  • Converte o conteúdo tabular em texto puro e contínuo
  • Injeta esse texto no contexto do agente antes da conversa começar
O output é um bloco de texto bruto, perfeitamente formatado para ser usado em prompts como base de análise, geração de relatórios ou respostas contextualizadas.

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Onde encontrar

  1. Acesse o AI Studio
  2. Clique em Add AI Step
  3. Em Select Step Category, escolha Document Processing
  4. Selecione CSV to Text
Image

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Como usar?

Campos de configuração:
CampoObrigatórioDescrição
Step NameSimNome interno do step. Use apenas caracteres alfanuméricos. Esse nome é usado para referenciar o resultado em outros steps ou prompts
Upload de ArquivoSimURL direta de um arquivo CSV hospedado online ou variável de entrada de arquivo do usuário (ex: {{csvfile}})
O step funciona como uma ponte entre dados tabulares e linguagem natural.

Fluxo

CSV (URL ou upload) → Step processa e converte↓Texto puro entra no contexto → Agente usa os dados para responder
Sobre o output:
  • O conteúdo é apresentado de forma linear — sem formatação visual de tabela
  • A estrutura de linhas e colunas é convertida em sequência textual
  • Deve ser tratado como dado bruto injetado no prompt
Dica de qualidade:
Arquivos CSV com uma linha de cabeçalho (header) geram contextos muito mais precisos para o agente. Sem cabeçalho, o modelo pode ter dificuldade em identificar o que cada coluna representa.

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Exemplos práticos

Prompt:
“Analise os dados da planilha de leads. Identifique padrões de conversão, compare performance por canal e gere um relatório de desempenho semanal com sugestões de otimização de orçamento.”Uso:
  • Exportar CSV do CRM ou plataforma de tráfego
  • Hospedar online ou usar como User Input
  • Step converte e agente analisa automaticamente
Prompt:
“Avalie os candidatos listados no arquivo. Cruze as habilidades e o tempo de experiência com os requisitos da vaga abaixo e gere um ranking dos 5 perfis mais adequados com resumo individual.”Uso:
  • CSV exportado de plataforma de recrutamento
  • Agente processa e classifica sem intervenção humana
Prompt:
“Analise os dados de satisfação e uso dos clientes. Categorize as principais reclamações, identifique clientes com alto risco de cancelamento e sugira ações preventivas para cada perfil.”Uso:
  • CSV exportado de CRM ou pesquisa de satisfação
  • Agente gera insights acionáveis para o time de retenção
Prompt:
“Leia os dados da planilha e monte um resumo executivo com os principais indicadores, desvios e alertas operacionais do período.”Uso:
  • Relatórios de operação em CSV
  • Ideal para Agentes de Texto acionados automaticamente
Boas práticas
  • Use arquivos com cabeçalho: a primeira linha com nomes de colunas melhora muito a precisão do agente
  • Prefira arquivos limpos e organizados: Colunas mescladas, formatações especiais ou dados inconsistentes reduzem a qualidade da conversão
  • Referencie o step no prompt: Use o nome do step para indicar ao agente onde estão os dados. Ex: “Use os dados do step analise_leads para…”
  • Combine com outros steps: CSV to Text → análise → Google Sheets Write Values (para exportar resultado)
  • Evite arquivos muito grandes: Planilhas com muitas colunas e milhares de linhas podem estourar a janela de contexto do agente

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Observações importantes

  • O step roda antes da interação com o usuário
  • A URL do arquivo precisa ser pública e acessível
  • O resultado é texto bruto, não uma tabela formatada
  • A qualidade da análise depende da organização do arquivo original
O CSV to Text é a porta de entrada para dados estruturados dentro da Tess. Ele democratiza o acesso a planilhas sem necessidade de ferramentas externas, permitindo que qualquer agente leia, interprete e gere insights a partir de dados tabulares de forma autônoma e escalável.