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Guia do usuário do Studio Web

Última atualização 2 de set de 2025

Criando seu primeiro fluxo de trabalho da API

O tutorial a seguir fornece experiência prática com os principais conceitos por trás da interface do fluxo de trabalho da API por meio de um exemplo simples usando a API pública da Petstore.

Neste exemplo, você solicita "Informações de mascote" de um modelo de linguagem (LLM) e usa esses dados para adicionar mascotes à Swagger Petstore. Swagger Petstore (https://petstore.swagger.io) oferece pontos de extremidade de API acessíveis e fáceis de usar, disponíveis com ou sem autenticação.

Etapa 1: chamada do LLM

  1. Na tela do designer de fluxo de trabalho da API, selecione Adicionar (o ícone de mais +).
  2. Selecione Conector > Atividades UiPath GenAI > Geração de conteúdo.
  3. Configure ou selecione uma conexão existente no painel Propriedades .
  4. Configure estas propriedades:
    • Modelo —gpt-4o-mini-2024-07-18
    • Prompt

      "Para a Petstore swagger, crie os detalhes de uma nova criação de fantasmas que pode ser adicionada ao seu inventário. Responda apenas com json válido. Retorne uma matriz de 5 deles."

  5. Depure seu fluxo de trabalho até este ponto.
  6. Veja os resultados no painel Saída . Você deve ver a entrada e a saída bruta da chamada de atividade. A resposta deve ter aparência semelhante à seguinte:
    {
      "cacheReadInputTokens": 0,
      "created": 1745444601,
      "usage": {
        "total_tokens": 741,
        "completion_tokens": 686,
        "prompt_tokens": 55,
        "cache_read_input_tokens": 0
      },
      "contextGroundingCitationsString": "[]",
      "totalTokens": 741,
      "promptTokens": 55,
      "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
      "id": "chatcmpl-BPcADRRpy7ZDZpBOxp6XJYk0HOpaa",
      "text": "```json\n[\n    {\n        ....  \"A stealthy creature that blends into the shadows, highly elusive.\"\n    }\n]\n```",
      "choices": [
        {
          "index": 0,
          "finish_reason": "stop",
          "message": {
            "content": "```json\n[\n  ...ws, highly elusive.\"\n    }\n]\n```",
            "role": "assistant"
          }
        }
      ],
      "completionTokens": 686,
      "object": "chat.completion"
    }{
      "cacheReadInputTokens": 0,
      "created": 1745444601,
      "usage": {
        "total_tokens": 741,
        "completion_tokens": 686,
        "prompt_tokens": 55,
        "cache_read_input_tokens": 0
      },
      "contextGroundingCitationsString": "[]",
      "totalTokens": 741,
      "promptTokens": 55,
      "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
      "id": "chatcmpl-BPcADRRpy7ZDZpBOxp6XJYk0HOpaa",
      "text": "```json\n[\n    {\n        ....  \"A stealthy creature that blends into the shadows, highly elusive.\"\n    }\n]\n```",
      "choices": [
        {
          "index": 0,
          "finish_reason": "stop",
          "message": {
            "content": "```json\n[\n  ...ws, highly elusive.\"\n    }\n]\n```",
            "role": "assistant"
          }
        }
      ],
      "completionTokens": 686,
      "object": "chat.completion"
    }

Etapa 2: uso de script para formatar corretamente a resposta

As informações de que você precisa estão dentro da propriedade content.text , que não está formatada corretamente.
  1. Ao seu fluxo de trabalho atual da API, adicione a atividade Script .
  2. Abra o Editor de expressão e escreva o seguinte:
    const cleanedJsonStr = $context.outputs.v2_sub_generateChatCompletion_1.content.text
      .replace(/^```json\n/, '')
      .replace(/\n```$/, '');
    
    // Step 2: Parse into JSON
    let parsedObj;
    parsedObj = JSON.parse(cleanedJsonStr);
    return { aipet: parsedObj };const cleanedJsonStr = $context.outputs.v2_sub_generateChatCompletion_1.content.text
      .replace(/^```json\n/, '')
      .replace(/\n```$/, '');
    
    // Step 2: Parse into JSON
    let parsedObj;
    parsedObj = JSON.parse(cleanedJsonStr);
    return { aipet: parsedObj }; 
    Esse código JavaScript analisa o objeto content.text e o retorna em um formato limpo.
  3. Depure seu fluxo de trabalho novamente. Observe a resposta formatada corretamente.

Etapa 3: iteração na matriz de resposta

O LLM retornou vários exemplos de mascotes como uma matriz, conforme indicado no prompt na Etapa 1.
  1. Para seu fluxo de trabalho atual da API, adicione a atividade Loop > ForEach .
  2. Configure a atividade For Each da seguinte forma:

    • Em
      $context.outputs.Javascript_1.aipet$context.outputs.Javascript_1.aipet
    • Nome do item— CurrentItem
    • Acumular resultados— Em

    Este comando itera através de cada item da matriz de resposta.

Etapa 4: adicionar a resposta retornada ao Petstore

  1. Dentro do corpo da atividade For Each , adicione a atividade HTTP e configure-a da seguinte forma:
    • Método— POST
    • URL da solicitaçãohttps://petstore.swagger.io/v2/pet
    • Corpo da solicitação— Abra o editor de Expressão e solicite ao campo Autopilot uma solicitação: "Dentro deste fora, transforma cada objeto para que ele possa ser publicado na criação do Swagger Petstore Pet. Encontre os valores de cada propriedade na etapa anterior."

      A resposta do Autopilot deve ser semelhante à seguinte (você também pode copiar este fragmento):

      {
        id: $currentItem.id,
        name: $currentItem.name,
        category: $currentItem.category,
        photoUrls: $currentItem.photoUrls,
        tags: $currentItem.tags,
        status: $currentItem.status,
        age: $currentItem.age,
        properties: $currentItem.properties
      } {
        id: $currentItem.id,
        name: $currentItem.name,
        category: $currentItem.category,
        photoUrls: $currentItem.photoUrls,
        tags: $currentItem.tags,
        status: $currentItem.status,
        age: $currentItem.age,
        properties: $currentItem.properties
      }
      
  2. Depure seu fluxo de trabalho. Neste momento, seu fluxo de trabalho da API deve retornar um status Bem-sucedido . Isso significa que os dados do mascote foram publicados corretamente no Repositório de animais.

Etapa 5: retorno de uma resposta de fluxo de trabalho

Essa etapa expõe os resultados finais do fluxo de trabalho para consumidores externos em um formato limpo e simplificado.
  1. Ao seu fluxo de trabalho atual da API, adicione a atividade Response e configure-a da seguinte forma:
    • Tipo— Sucesso
    • Detalhes—Abra o Editor de expressão e escreva o seguinte:
      $context.outputs.For_Each_1.results.map(result => ({
        id: result.content.id,
        name: result.content.name,
        description: result.content.description
      }))$context.outputs.For_Each_1.results.map(result => ({
        id: result.content.id,
        name: result.content.name,
        description: result.content.description
      }))
      Esse fragmento retorna um JSON personalizado com os detalhes mencionados.
  2. Depure seu fluxo de trabalho. Observe a resposta final com os três detalhes.

Etapa 6: definição dos esquemas de entrada e saída

Essa etapa disponibiliza os objetos do fluxo de trabalho para consumidores externos.
  1. Para seu fluxo de trabalho atual da API, abra o painel Gerenciador de dados .
  2. Para a guia Entrada :
    • Adicione uma nova propriedade e chame-a de "Geração".
    • Defina o tipo como String.
    • Marque-a como obrigatória.
  3. Para a aba Saída :
    • Adicione três propriedades e nomeie-as "id", "name" e "type". Essas são as propriedades retornadas pelo fluxo de trabalho.
    • Defina o tipo deles como String.
  4. Selecione a atividade Content Generation em seu fluxo de trabalho.
    1. Atualize o campo Prompt para:

      "Para a Swagger Petstore, crie os detalhes de uma nova criação " + $workflow.input.Genre + " que pode ser adicionada ao seu inventário. Responda apenas com um objeto json que contenha as informações do mascote."

      Esse novo prompt usa a propriedade $workflow.input.Genre definida no esquema de entrada.

  5. Defina uma configuração de Debug e forneça um valor para a propriedade Gener:
    { Genre: "Fantasy" }{ Genre: "Fantasy" }

Etapa 7: Publicação e execução

Você atingiu o fim de uma compilação de fluxo de trabalho bem-sucedida.
  1. Publique o fluxo de trabalho na sua pasta Espaço de trabalho pessoal no Orchestrator.
  2. Navegue até a subpasta na qual o processo correspondente foi criado e selecione Iniciar trabalho.
O Orchestrator lê o esquema de entrada do fluxo de trabalho e requer que você insira um Gerar. Depois que você fornece um valor, o trabalho é iniciado.

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