Trabalhando com Dados Binários
Dados binários no n8n são qualquer carga de arquivo, incluindo imagens, PDFs, CSVs e documentos. O objetivo é permitir que um fluxo de trabalho aceite um arquivo, extraia conteúdo útil, reestruture-o e o encaminhe para as próximas etapas.
O tratamento de dados binários no n8n segue um processo simples e repetível. Seja trabalhando com CSVs, imagens ou PDFs, a mesma lógica se aplica: receber o arquivo, inspecionar seus detalhes, extrair o que é relevante e prepará-lo para a próxima etapa do fluxo de trabalho.
- Receber um arquivo de entrada (por exemplo, um envio de formulário com um campo de arquivo).
- Inspecionar a carga binária verificando o nome do arquivo, tipo MIME e tamanho.
- Extrair o conteúdo, como transformar um CSV em linhas ou uma imagem em base64.
- Limpar, filtrar, agregar ou resumir os dados extraídos.
- Opcionalmente converter entre arquivo, texto (base64) e arquivo novamente, dependendo do que o próximo nó ou API espera.
Os nomes dos campos são importantes. Quando um nó solicita um campo binário de entrada, ele deve corresponder exatamente ao nome do campo que carregou o arquivo. Caso contrário, a saída será vazia.
Exemplo de CSV Passo a Passo
Comece configurando um gatilho de envio de formulário com um campo de arquivo. É possível restringir uploads por extensão, como .csv ou .png. Para teste, faça upload de um arquivo de exemplo e extraia o CSV.
Após o recebimento do arquivo, inspecione a saída do nó e abra a seção binária. Serão exibidos o nome do arquivo, o tipo MIME e o tamanho do arquivo.
Em seguida, utilize um Leitor de CSV para extrair o conteúdo. Defina o Campo Binário de Entrada com o nome exato do campo de arquivo enviado. Cada linha do CSV se torna um item separado.
Depois de extraído, reestruture os dados. Filtre as linhas desnecessárias, converta colunas para os tipos corretos (por exemplo, transforme release_year em número) e mantenha apenas campos importantes como title e release_year. Caso dados em nível de linha não sejam necessários, é possível resumir, como agrupar por tipo ou contar totais.
Por fim, estruture a saída. Utilize Agregação para combinar todos os itens em uma lista para IA ou relatórios, ou Dividir para processar cada item individualmente. Isso mantém o fluxo de trabalho claro, eficiente e previsível.
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Depois de extraído, reestruture os dados. Filtre as linhas desnecessárias, converta colunas para os tipos corretos (por exemplo, transforme release_year em número) e mantenha apenas campos importantes como title e release_year. Caso dados em nível de linha não sejam necessários, é possível resumir, como agrupar por tipo ou contar totais.
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