> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.airops.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.airops.com/docs/de/aktionen/workflow-concepts/liquid-template.md). # Liquid-Templating Eine Einführung in unsere leistungsstarke Template-Sprache ## Was ist Liquid? [Liquid](https://shopify.github.io/liquid/basics/introduction/) ist eine von Shopify entwickelte Templating-Sprache, die von vielen anderen umfangreich verwendet wird, um dynamische Inhalte zu erstellen. Sie ist nützlich, um auf Variablen zu verweisen, Text zu verändern (zum Beispiel zu kürzen) und grundlegende Logik zu erstellen (if-Anweisungen, for-Schleifen usw.). Liquid kann in den meisten Bereichen unseres Produkts verwendet werden, einschließlich: * Eingabefelder in Workflows * LLM-Prompts * Textschritte * Schritte zur Wissensdatenbank-Suche * JSON-Schritte {% hint style="info" %} Code-Schritte verwenden KEINE Liquid-Syntax {% endhint %} ## Wie man Eingaben mit Liquid referenziert In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie auf Ihre vordefinierten Eingabevariablen verweisen. 1. Stellen Sie sicher, dass Sie [einen Eingabeschritt konfiguriert haben](/docs/de/aktionen/workflow-concepts/application-inputs.md) 2. Wenn Sie keinen separaten Variablennamen eingegeben haben, verwenden Sie den Standard-Variablennamen, um auf den Eingabewert zu verweisen 3. Klicken Sie auf den lila Variablen-Selektor, um eine Liste Ihrer verfügbaren Eingaben zu sehen, und wählen Sie die gewünschte Eingabe aus Im folgenden Beispiel zeigen wir, wie wir unseren Eingabevariablenwert verwenden und ihn in unserem LLM-Schritt mithilfe der Liquid-Syntax referenzieren. {% @arcade/embed url="" flowId="OMkzzu6SdRcxNWMEWIBm" %} ## Wie man Ausgaben mit Liquid referenziert Genau wie bei Eingaben können Sie in jedem nachfolgenden Schritt die Ausgaben eines vorherigen Schritts Ihres Workflows referenzieren. Derzeit werden Schritt-Namen automatisch fortlaufend definiert, z. B. `step_1` ,`step_2` , `step_3` , usw. Um die Ausgabe eines Schritts zu referenzieren, klicken Sie einfach auf das `step_number` Pill oder tippen Sie sie manuell im Format ein `{{step_12.output}}` . Wenn dieser Schritt JSON ausgibt, können Sie auf eine der Unter-Schlüssel verweisen. Im folgenden Beispiel zeigen wir, wie Sie die vollständige Liste der verfügbaren Variablen anzeigen und die richtige Syntax verwenden, um sie in Ihrem Workflow aufzurufen. {% @arcade/embed url="" flowId="OMkzzu6SdRcxNWMEWIBm" %} ### Schritt-Ausgaben mit Liquid zusammenführen Eine der nützlichsten Anwendungen der Liquid-Syntax ist die Kombination mit unserem Textschritt, um zusätzliche Formatierungen vorzunehmen und sicherzustellen, dass Ihre Ausgabe genau so aussieht, wie Sie es wünschen. Der folgende Screenshot zeigt, wie wir die Ausgabe vorheriger Schritte referenzieren (sogar bestimmte Array-Elemente als Variablen ziehen), um unser "step\_2" in eine lesbarere und besser strukturierte Ausgabe zu formatieren.
### Erweiterte Anwendungsfälle für Liquid-Templating Liquid-Templating bietet leistungsstarke Möglichkeiten zur Verarbeitung komplexer Datenstrukturen in Ihren Workflows. Nachfolgend finden Sie fortgeschrittene Techniken für den Umgang mit Iteratoren, Arrays und strukturierten Daten. #### Durch Iterator-Ausgaben iterieren Wenn Sie mit dem Iterationsschritt arbeiten, können Sie die `for` Schleifen von Liquid verwenden, um die Elemente des Ausgabearrays zu verarbeiten. Dieses Muster wird häufig verwendet, um Informationen aus mehreren Iterationen in einer einzigen Ausgabe zusammenzuführen: ``` {% for chunk in step_12.output %} {{ chunk }} {% endfor %} ``` #### Suchergebnisse verarbeiten **Grundlegende Inhaltsextraktion** Extrahieren und formatieren Sie Inhalte aus Suchergebnissen oder Wissensdatenbank-Suchen: ``` {% for result in step_3.output %} {{ result.content }} {% endfor %} ``` **Metadatenverarbeitung** Greifen Sie auf Metadaten aus Wissensdatenbank-Suchergebnissen zu und formatieren Sie sie: ``` {% for result in step_4.output %} Titel: {{ result.metadata.title }} Beschreibung: {{ result.metadata.description }} {% endfor %} ``` Wenn Sie diese fortgeschrittenen Liquid-Templating-Techniken beherrschen, können Sie komplexe Datenstrukturen in gut formatierte Ausgaben verwandeln, die sich perfekt als Eingaben für nachfolgende Schritte in Ihrem Workflow eignen. ### Weitere Informationen Für zusätzliche Informationen zu Liquid empfehlen wir, [die Dokumentation von Shopify](https://shopify.github.io/liquid/). --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.airops.com/docs/de/aktionen/workflow-concepts/liquid-template.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.