Make AI工作流教學：JSON模組的Parse JSON功能使用技巧

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Make AI工作流教學：JSON模組的Parse JSON功能使用技巧

在Make AI無代碼自動化平台中，JSON模組是處理結構化資料的核心利器，而其中的「Parse JSON」功能更是解析複雜JSON字串、提取關鍵欄位不可或缺的工具。無論是串接API回傳的資料、AI模型輸出的結構化結果，還是資料庫或文件中的JSON格式內容，掌握Parse JSON的使用技巧能讓你輕鬆讀取並操作內部資料，提升工作流的靈活性與穩定性。本文將深入介紹Parse JSON的原理、設定流程、實用技巧與應用範例，助你打造高效智能的自動化流程。

一、Parse JSON功能概述

Parse JSON功能主要將輸入的JSON字串轉換成Make AI可識別的物件結構，使得後續模組能直接讀取JSON中的欄位與陣列元素。這樣你就能根據需要提取特定欄位、遍歷陣列，或根據資料內容做條件判斷與分流。

主要特點包括：

• 支援複雜巢狀JSON結構解析。

• 可提取任意層級的欄位與陣列元素。

• 解析後資料可直接映射至後續模組。

• 支援處理API回應、AI輸出、資料庫JSON欄位等多種來源。

二、Parse JSON的設定流程

1. 新增JSON模組並選擇Parse JSON功能
   在Scenario中點擊「Add a module」，搜尋「JSON」，選擇「Parse JSON」。

2. 輸入JSON字串
   在設定欄位中，填入或映射前置模組輸出的JSON格式字串。

3. 分析JSON結構
   先了解JSON資料的欄位層級與結構，方便後續提取所需欄位。

4. 映射與提取欄位
   設定要提取的欄位路徑，支持巢狀欄位與陣列元素，確保資料正確讀取。

5. 測試解析結果
   使用「Run once」測試，檢查解析後的資料是否符合預期。

6. 串接後續模組
   將解析出的資料傳遞給Filter、Router、資料庫或AI模組，完成後續業務邏輯。

三、使用技巧與建議

技巧1：預先了解JSON結構

解析前，仔細分析JSON的層級與欄位名稱，避免因結構誤判導致欄位讀取失敗。

技巧2：處理巢狀與陣列資料

利用Make的欄位路徑語法，精確定位巢狀物件與陣列元素，結合Iterator模組實現陣列逐筆處理。

技巧3：結合Filter與Router做條件判斷

根據解析結果中的欄位值，使用Filter模組篩選資料，再用Router模組分流不同處理路徑。

技巧4：清理與校驗JSON字串

遇到格式不規範的JSON字串，可先用Text模組清理多餘字元，避免解析錯誤。

技巧5：搭配AI模組提升資料利用率

將解析後的結構化資料輸入AI模組，實現智能分析、摘要生成或自動回覆。

四、實際應用案例

案例1：API回應資料解析

呼叫第三方API獲取JSON格式回應，利用Parse JSON提取關鍵欄位，如訂單號、狀態、金額，並自動更新內部系統。

案例2：AI回覆結構化處理

將ChatGPT等AI模型輸出的JSON格式回答解析，提取指定欄位，生成報告或觸發後續流程。

案例3：資料庫JSON欄位讀取

從資料庫中讀取JSON格式欄位，解析後根據內容進行分類、統計或通知。

案例4：多層巢狀資料拆解

解析多層巢狀JSON資料，結合Iterator逐層拆解，實現複雜資料的精細處理。

五、常見問題與解決方案

問題描述	解決方案
JSON格式錯誤導致解析失敗	確認JSON字串符合標準格式，必要時先用Text模組清理。
欄位路徑設定錯誤	重新檢查欄位名稱與層級，確保路徑正確無誤。
陣列資料無法逐筆處理	搭配Iterator模組逐筆拆解陣列元素。
解析結果與預期不符	使用測試功能多次驗證，並調整欄位映射與資料格式。

 

 

六、結語

Make AI的Parse JSON功能，是處理結構化資料與API整合的關鍵工具。透過精準的JSON解析與欄位提取，能讓工作流靈活應對各種複雜資料來源，提升自動化的智能化與穩定性。結合Filter、Router、Iterator及AI模組，打造高效且智慧的資料處理流程。掌握Parse JSON的使用技巧，讓你的Make AI工作流更強大、更靈活，輕鬆應對多樣化的業務挑戰。立即開始運用Parse JSON，開啟智能資料解析與自動化的新篇章！