Analizar archivos

Analizar archivos

La herramienta Analizar archivos permite a los agentes procesar y razonar sobre el contenido del archivo utilizando LLM.

Para añadir la herramienta Analizar archivos a tu agente, realiza los siguientes pasos:

1. Definir entradas de archivo. En el panel Gestor de datos , añade un argumento para cada entrada de archivo en tu esquema de agente.

   Figura 1. Crear argumentos de entrada de archivo

   

   El argumento de entrada debe referenciarse explícitamente en la solicitud del usuario utilizando la sintaxis {{exampleInput}} . Los argumentos de entrada a los que no se hace referencia se ignoran y pueden afectar a la puntuación del agente.

   • Para un solo archivo, establece el tipo de argumento en Archivo y haz referencia a él en la solicitud del usuario. Por ejemplo: "Analice el siguiente informe y resuma los hallazgos clave: {{reportFile}}".
   • Para pasar varios archivos, establece el tipo de argumento en Matriz y el tipo de elemento en Archivo y, a continuación, haz referencia al argumento por su nombre en la solicitud del usuario. También puedes añadir argumentos de cadena opcionales para las instrucciones de runtime. Por ejemplo:

   Analyze the following report files and summarize the key findings.
   
   ## Inputs
   - Report files: {{reportFiles}}
   - Additional instructions (optional): {{analysisInstructions}}
   

   En este ejemplo, reportFiles es un argumento Matriz de archivo y analysisInstructions es un argumento de cadena opcional. Ambos deben definirse en el panel Data Manager .

   

   

2. Añade la herramienta Analizar archivos a tu definición de agente:

   1. Selecciona Añadir herramienta en el panel Herramientas.
   2. En la categoría Herramientas integradas, elige Analizar archivos.
   3. Actualiza el nombre y la descripción de la herramienta para ayudar al agente a razonar mejor sobre cuándo utilizarla. El nombre y la descripción guían la fase de planificación del agente: determinan cuándo el agente decide llamar a la herramienta, no lo que hace la herramienta con los archivos en runtime.

   

3. Establece las entradas de la herramienta. La herramienta viene preconfigurada con dos entradas principales:

   • (matriz): una entrada definida por solicitud que le attachments al agente qué archivos pasar a la herramienta. En este campo, describe cómo el agente debe utilizar las entradas de archivo a las que se hace referencia en la solicitud del usuario (por ejemplo, {{reportFiles}}). El agente asigna automáticamente esos archivos referenciados a esta entrada en runtime. Ejemplo: "Utiliza los archivos proporcionados en la solicitud del usuario (por ejemplo, {{reportFiles}}) como entradas para el análisis".
   • analysisTask (string): una instrucción en tiempo de ejecución que le dice al LLM qué hacer con los archivos una vez que se invoca la herramienta, por ejemplo, "Analizar estos informes. Extraiga el título del informe, un resumen ejecutivo, los hallazgos clave ordenados por importancia, las recomendaciones prácticas y el sentimiento general. Esto es distinto del nombre y la descripción de la herramienta, que controlan cuándo el agente llama a la herramienta. Si tu caso de uso implica solo un archivo, puedes describir los archivos adjuntos en consecuencia (por ejemplo, "Usar el archivo proporcionado en {{reportFile}}…").

4. Ejecuta el agente con archivos de entrada.

   1. Abre la ventana Configuración de depuración:
      1. Navega a la pestaña Argumentos del proyecto.
      2. Carga tus archivos de entrada vinculados a tu argumento reportFiles.
   2. Selecciona Guardar y ejecuta la sesión de depuración.

   

5. Después de ejecutar el agente, inspecciona el seguimiento de ejecución a través del panel inferior.

La herramienta Analizar archivos ahora se añade a tu agente y está configurada para procesar entradas de archivos. El seguimiento de ejecución en el panel Seguimiento de ejecución muestra cómo se gestionó cada archivo adjunto durante la ejecución.

Seguimientos de archivo adjunto

Al utilizar la herramienta Analizar archivos, todas las entradas y salidas de los archivos se capturan en el panel Seguimiento de ejecución, en la pestaña Historial. El seguimiento proporciona una visibilidad detallada de cómo se gestionaron los archivos adjuntos durante la ejecución del agente.

Para cada archivo, el seguimiento muestra:

• ID: un identificador exclusivo para el archivo adjunto.

• Nombre: nombre del archivo original (por ejemplo, 1.jpg).

• Tipo MIME: tipo de archivo detectado (por ejemplo, image/jpeg).

  Figura 2. El análisis de archivo en el seguimiento de ejecución

  

Selecciona la llamada de herramienta del seguimiento de ejecución y ve a la pestaña Archivos para descargar el archivo.

Figura 3. Cómo descargar un archivo de los seguimientos

Mejores prácticas y preguntas frecuentes

Nota:

Para obtener más Detalles sobre el uso de Archivos de Processes de Maestro, Flujos de trabajo de RPA o ejecuciones de agente independientes, consulta Trabajar con Archivos.

La herramienta Analizar Archivos permite a los agentes procesar documentos e imágenes utilizando LLM. Aunque es potente, hay algunas limitaciones y comportamientos importantes a tener en cuenta al diseñar agentes impulsados por archivos.

Los archivos grandes pueden superar los límites de token.

Los agentes procesan archivos incrustando su contenido en solicitudes de LLM, que están restringidas por el límite de tokens del modelo. Los PDF grandes o los documentos de imagen escaneados pueden fallar silenciosamente o devolver errores vagos como "Se ha producido un error", especialmente cuando superan el presupuesto de tokens del modelo.

Para mitigar:

• Usa modelos con mayor capacidad de tokens.
• Usa Contextualización en lugar de la incrustación de archivo completo, especialmente para archivos grandes o de varias páginas.
• Preindexa documentos y sincronízalos antes o durante la ejecución del agente a través de herramientas personalizadas.

Los LLM cambian el tamaño de las imágenes

Cuando se envían archivos de imagen (por ejemplo, .jpg, .png) como parte de la solicitud de LLM, la mayoría de los modelos cambian automáticamente su tamaño. Esto puede distorsionar las relaciones de aspecto o perder datos precisos de píxeles.

Evita solicitudes que se basen en coordenadas exactas, cuadros de límite o comparaciones alineadas de píxeles (por ejemplo, diferencias de imagen que requieren un posicionamiento x/y específico). Para obtener más información, consulta la guía de visión de imagen de OpenAI para el comportamiento de cambio de tamaño específico del modelo.

Tipos de archivo compatibles

Se admiten las siguientes extensiones de archivo: GIF, JPE, JPEG, PDF, PNG, WEBP.

La compatibilidad con tipos de archivo varía según el proveedor de LLM. Por ejemplo, la compatibilidad con PDF puede fallar en algunos modelos de Anthropic dependiendo del nombre del archivo o la codificación.

Gestionar PDF grandes

Los PDF grandes pueden superar el presupuesto de tokens del LLM cuando se procesan en su totalidad. Divide el PDF en fragmentos más pequeños o en páginas individuales antes de pasárselos al agente.

Límites de archivo

Cada archivo no debe superar los 30 MB. No se aplica ningún límite en el número de archivos por solicitud.

Consejos para mejores resultados

• Los nombres de archivo deben estar limpios: los modelos antrópicos, en particular, rechazan nombres de archivo con caracteres especiales o espacios en blanco repetidos.
• Mantén bajo el recuento de imágenes: algunos modelos como GPT-4o admiten un máximo de 10-50 imágenes por solicitud.