> 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/pt/acoes/workflow-concepts/liquid-template.md). # Modelação Liquid Uma introdução à nossa poderosa linguagem de modelação ## O que é o Liquid? [Liquid](https://shopify.github.io/liquid/basics/introduction/) é uma linguagem de templates criada pela Shopify e amplamente utilizada por outros para criar conteúdo dinâmico. É útil para referenciar variáveis, modificar texto (por exemplo, truncar) e para criar lógica básica (instruções if, loops for, etc.). O Liquid pode ser usado na maioria das áreas do nosso produto, incluindo: * Campos de entrada em Workflows * Prompts de LLM * Etapas de texto * Etapas de pesquisa na Base de Conhecimento * Etapas de JSON {% hint style="info" %} As Code Steps NÃO usam a sintaxe Liquid {% endhint %} ## Como referenciar entradas com Liquid Esta secção explicará como referenciar as suas variáveis de entrada predefinidas. 1. Certifique-se de que tem [configurada uma etapa de entrada](/docs/pt/acoes/workflow-concepts/application-inputs.md) 2. Se não introduziu um nome de variável separado, use o nome de variável predefinido para referenciar o valor de entrada 3. Clique no Seletor de Variáveis roxo para ver uma lista das suas entradas disponíveis e selecionar a entrada desejada No exemplo abaixo, mostramos como usar o valor da nossa variável de entrada e referenciá-lo na nossa Etapa de LLM usando a sintaxe Liquid. {% @arcade/embed url="" flowId="OMkzzu6SdRcxNWMEWIBm" %} ## Como referenciar saídas com Liquid Tal como com as entradas, pode referenciar as saídas de qualquer etapa anterior do seu Workflow em qualquer etapa subsequente. Atualmente, os nomes das etapas são definidos automaticamente de forma incremental, por exemplo `step_1` ,`step_2` , `step_3` , etc. Para referenciar a saída de uma etapa, basta clicar no `step_number` chip ou escrevê-lo manualmente no formato `{{step_12.output}}` . Se essa etapa gerar JSON, pode então referenciar qualquer uma das subchaves. No exemplo abaixo, mostramos como pode ver a lista completa das variáveis disponíveis e usar a sintaxe correta para as chamar dentro do seu Workflow. {% @arcade/embed url="" flowId="OMkzzu6SdRcxNWMEWIBm" %} ### Consolidar saídas de etapas usando Liquid Uma das aplicações mais úteis da sintaxe Liquid é combiná-la com a nossa Etapa de Texto para efetuar formatação adicional e garantir que a sua saída fique exatamente como pretende. A captura de ecrã abaixo mostra como referenciamos a saída de etapas anteriores (até mesmo extraindo elementos específicos de arrays como variáveis) para formatar o nosso "step\_2" numa saída mais legível e organizada.
### Casos de uso avançados de modelação Liquid A modelação Liquid oferece capacidades poderosas para lidar com estruturas de dados complexas nos seus Workflows. Abaixo estão técnicas avançadas para trabalhar com iteradores, arrays e dados estruturados. #### Iterar através de saídas de iteradores Ao trabalhar com a Etapa de Iteração, pode usar os `for` loops do Liquid para processar os elementos do array de saída. Este padrão é normalmente usado para consolidar informação de várias iterações numa única saída: ``` {% for chunk in step_12.output %} {{ chunk }} {% endfor %} ``` #### Processar resultados de pesquisa **Extração básica de conteúdo** Extraia e formate conteúdo de resultados de pesquisa ou de pesquisas na Base de Conhecimento: ``` {% for result in step_3.output %} {{ result.content }} {% endfor %} ``` **Gestão de metadados** Aceda e formate metadados a partir de resultados de pesquisa da Base de Conhecimento: ``` {% for result in step_4.output %} Título: {{ result.metadata.title }} Descrição: {{ result.metadata.description }} {% endfor %} ``` Ao dominar estas técnicas avançadas de modelação Liquid, pode transformar estruturas de dados complexas em saídas bem formatadas que servem como entradas perfeitas para etapas subsequentes no seu Workflow. ### Mais informações Para mais informações sobre Liquid, recomendamos consultar [a documentação da 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/pt/acoes/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.