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O step Extract Text from TXT, XML, RSS, and JSON converte arquivos estruturados ou brutos em texto puro, removendo elementos técnicos como tags, chaves e sintaxes. Com isso, a Tess transforma dados complexos em conteúdo legível e pronto para análise por agentes de IA.

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O que é o Step?

Este step faz parte da categoria Document Processing, sendo responsável por limpar e simplificar dados provenientes de diferentes formatos. Na prática, ele:
  • Lê arquivos TXT, XML, RSS e JSON
  • Remove:
    • tags XML
    • estruturas JSON (chaves, arrays)
    • metadados de RSS
  • Mantém apenas o conteúdo semântico relevante
  • Entrega um bloco de texto limpo no contexto do agente

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Onde encontrar

  1. Acesse o AI Studio
  2. Clique em Add AI Step
  3. Selecione Document Processing
  4. Escolha Extract Text from TXT, XML, RSS, and JSON
Image

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Como usar?

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Campos de configuração

CampoObrigatórioDescrição
Step NameSimNome interno do step (apenas caracteres alfanuméricos). Usado para referenciar o output nos prompts
File URLSimURL direta do arquivo (TXT, XML, RSS ou JSON) ou variável de entrada (ex: {{json}})

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Sobre o Output

O resultado é um bloco contínuo de texto puro, sem qualquer estrutura técnica original.

O que é mantido:

  • Conteúdo semântico (nomes, descrições, valores)
  • Todo o texto que é relevante para leitura humana

O que é removido:

  • Tags XML (<tag>)
  • Estruturas JSON ({}, [])
  • Metadados de RSS
  • Sintaxe técnica
Importante:A estrutura original (hierarquia, aninhamento) é perdida — o conteúdo vira linear.

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Explicação mais profunda

Esse step atua como um normalizador de dados técnicos para linguagem natural.

Fluxo

Arquivo (TXT / XML / RSS / JSON) → Step remove estrutura técnica↓Texto limpo é gerado → Agente interpreta semanticamente
Atenção:
  • A IA passa a focar no conteúdo, não na estrutura
  • Ideal para inputs que originalmente não foram feitos para leitura humana

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Exemplos práticos

Prompt:
“Resuma as principais notícias do dia e identifique tendências relevantes para o mercado.”Uso:
  • Feed RSS de portais
  • Agente gera curadoria automática
Prompt:
“Analise os logs e identifique os principais motivos de contato e sentimento dos clientes.”Uso:
  • Logs de chat ou suporte
  • Classificação automática de problemas
Prompt:
“Com base nos dados extraídos, gere um e-mail de prospecção personalizado para cada lead.”Uso:
  • Export JSON de CRM
  • IA transforma em ação comercial
Prompt:
“Organize as informações extraídas e destaque os principais indicadores.”Uso:
  • Respostas de APIs
  • Transformar dados técnicos em insights
Boas práticas
  • Use URLs diretas para arquivos: Evite links que abrem páginas (HTML)
  • Combine com prompts estruturados: Ex: “extraia nome, cargo e empresa”
  • Cuidado com perda de estrutura: JSON aninhado pode perder contexto lógico
  • Use Step Name no prompt: Ex: “Com base nos dados do step dados_crm…”
  • Combine com outros steps: Extract → análise → salvar em Sheets/Drive

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Observações importantes

  • A URL deve ser pública e direta (sem login)
  • Estrutura hierárquica original é perdida
  • O step não mantém formatação nem organização de dados
  • Arquivos grandes podem impactar contexto
O Extract Text from TXT, XML, RSS, and JSON é a ponte entre dados técnicos e inteligência artificial. Ele permite transformar APIs, feeds e arquivos estruturados em informação utilizável, desbloqueando análises, automações e geração de conteúdo com base em dados que antes exigiriam tratamento manual.