Los flujos de trabajo le permiten encadenar tareas de IA en una secuencia automatizada. En lugar de ejecutar cada paso manualmente — extraer términos clave, investigar la ley relevante, redactar un resumen — construye un flujo una vez y lo ejecuta siempre que lo necesite. Cada paso alimenta su resultado al siguiente, de modo que todo el proceso se ejecuta de principio a fin sin que usted cambie entre herramientas. Se construyen sobre un lienzo visual donde dispone los pasos, los conecta y configura lo que hace cada uno. El resultado es una canalización reutilizable que puede manejar trabajo complejo y de múltiples pasos en una fracción del tiempo que tomaría hacerlo manualmente.Documentation Index
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Los ingenieros jurídicos de Saga pueden ayudarle a diseñar flujos de trabajo adaptados a los procesos específicos de su despacho — contacte a su equipo de cuenta si desea asistencia.
Cómo se estructuran los flujos de trabajo
Un flujo de trabajo es una secuencia lineal de pasos. Cada paso es un nodo que hace una cosa — generar texto, buscar en fuentes jurídicas, traducir un documento, ejecutar una revisión en cuadrícula. Conecta los nodos en el orden en que desea que se ejecuten, y los datos fluyen de un paso al siguiente automáticamente. No hay ramificaciones ni bucles — cada flujo de trabajo es una línea recta de principio a fin. Esto mantiene las cosas predecibles: siempre sabe qué se ejecuta cuándo, y cada paso puede hacer referencia a la salida de cualquier paso anterior.Qué pueden hacer los pasos
Los pasos se dividen en dos categorías: entradas que recopilan información de usted, y acciones que hacen algo con ella.Entradas
| Paso | Qué hace |
|---|---|
| Entrada de prompt | Le pide que ingrese texto — contexto, instrucciones, una pregunta — que los pasos posteriores pueden usar |
| Carga de archivos | Le pide que cargue uno o más documentos para que el flujo de trabajo los procese |
Acciones
| Paso | Qué hace |
|---|---|
| Ejecutar prompt | Envía un prompt a un asistente de IA y devuelve la respuesta |
| Redacción | Genera uno o más documentos basados en entradas anteriores |
| Investigación jurídica | Busca en fuentes jurídicas seleccionadas y devuelve resultados con citas |
| Biblioteca de prompts | Ejecuta un prompt guardado de su biblioteca de prompts |
| Revisión en cuadrícula | Crea una revisión en cuadrícula con documentos cargados y preguntas generadas por IA |
| Traducir | Traduce texto o documentos entre idiomas mediante DeepL |
| Tareas | Ejecuta una tarea integrada como /summarize, /anonymize o /proofread |
| Razonamiento lógico | Aplica razonamiento paso a paso para analizar o evaluar salidas anteriores |
| Búsqueda web | Busca en la web y devuelve información relevante |
| Deep Web Research | Ejecuta un pase exhaustivo de investigación web multi-fuente y devuelve un informe con citas (consulte Deep web research) |
| Intérprete de código | Ejecuta código Python para procesamiento de datos, cálculos o análisis |
Cómo fluyen los datos entre pasos
Cada paso puede hacer referencia a la salida de cualquier paso anterior. Cuando configura las instrucciones de un paso, escriba@ para mencionar un paso anterior por nombre. En tiempo de ejecución, esa mención se reemplaza con la salida real de ese paso.
Por ejemplo, un paso de “Ejecutar prompt” puede usar @ para referirse a un paso de “Carga de archivos” y analizar los documentos cargados, y un paso de “Redacción” más adelante puede usar @ en ambos para producir un informe final. Los datos se enlazan a través del flujo de trabajo automáticamente.