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Cómo usar el componente "wolkvox vision" de wolkvox Studio

Written by Jhon Bairon Figueroa

Updated at January 14th, 2026

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Introducción Configuración

Introducción

El componente “wolkvox vision” te permite aplicar Inteligencia Artificial para analizar imágenes dentro de un flujo conversacional: desde detectar objetos/etiquetas, leer texto en una imagen, detectar rostros, hasta realizar análisis avanzados guiados por instrucciones. Con esto puedes automatizar validaciones, extracción de datos (por ejemplo, documentos, pantallazos, recibos) y enriquecer la interacción con el cliente sin intervención manual.

Este componente está en el grupo Cognitivos y está disponible para routing points de tipo Interaction, Chat y CRM + Webhook.

 

 

Configuración

  1. Haz doble clic izquierdo sobre el componente para abrir su panel de configuración
  2. Configura sus campos: 
    • En el campo “Type of wolkvox Vision”, elige qué necesitas obtener de la imagen. Las opciones disponibles son:
      • DETECT_LABELS: detecta etiquetas/categorías de lo que aparece en la imagen (objetos o elementos).
      • DETECT_TEXT: extrae el texto visible en la imagen (útil para letreros, pantallas, texto impreso, etc.).
      • DETECT_FACES: detecta rostros y entrega información asociada (por ejemplo, ubicación del rostro y estimaciones como edad/género).
      • OBJECT_LOCALIZATION: localiza objetos específicos e indica su ubicación dentro de la imagen.
      • TEXT_DETECTION: similar a DETECT_TEXT, con foco en detección/extracción de texto y potencialmente más detalle sobre estructura.
      • WV_TOTAL_VISION: análisis más avanzado y “guiado”, pensado para escenarios donde necesitas una respuesta más completa y confiable (normalmente apoyado por instrucciones claras).
        • Tip práctico: si tu objetivo es “extraer datos específicos” (por ejemplo: número de documento, valor, fecha, entidad), normalmente conviene WV_TOTAL_VISION + buenas instrucciones.
    • En el campo “URL Imagen” escribe:
      • Una URL pública donde esté alojada la imagen, o una variable que contenga esa URL (según tu flujo y el canal).
      • Importante: el componente necesita poder acceder a la imagen. Si la URL no es pública o no es accesible desde el servicio, el análisis puede fallar o devolver resultados vacíos.
    • En el campo “Instrucciones”, escribe de forma clara y específica lo que quieres que la IA extraiga o reporte.
      • Ejemplos de instrucciones (puedes adaptarlos):
        • “Extrae: tipo de documento, número, nombre completo y fecha de expedición.”
        • “Lee el texto y devuelve un resumen en 3 líneas.”
        • “Identifica los elementos principales de la imagen y descríbelos en una lista.”
        • “Detecta si hay un comprobante de pago y extrae: valor, referencia y fecha.”
        • Recomendación: pide solo lo necesario y define formato esperado (lista, campos, texto corto, etc.) para obtener respuestas más consistentes.
    • En el bloque “Info Vars” (visible en el panel), el componente te muestra las variables disponibles para consumir el resultado: 
      • $count_vision: número de resultados obtenidos en el análisis.
      • $txt_vision: respuesta completa del análisis en texto.
      • $json_vision: respuesta completa del análisis en formato JSON (array).
      • Estas variables son las que usarás después en tu flujo.
    • Haz clic en “Guardar” para aplicar los cambios del componente.

 

 

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