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：
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支援複雜巢狀JSON結構解析。
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可提取任意層級的欄位與陣列元素。
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解析後資料可直接映射至後續模組。
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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
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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」。 -
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。 -
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。 -
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。 -
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。 -
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！