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PUT
Upsert

Resumen

El endpoint de upsert crea inteligentemente una nueva persona o actualiza una existente según estrategias configurables de detección de duplicados. Maneja automáticamente conflictos y previene registros duplicados usando coincidencia exacta, coincidencia difusa o detección de similitud impulsada por IA.

Endpoint

Autenticación

Requiere una clave API válida en el encabezado Authorization:

Cuerpo de la Solicitud

object
required
Los datos de la persona (misma estructura que el endpoint Crear Persona)
object
Opciones de configuración para el comportamiento de upsert
enum
Cómo manejar conflictos cuando se encuentra una persona existente:
  • source_wins - Los nuevos datos sobrescriben los datos existentes
  • target_wins - Mantener datos existentes, ignorar nuevos datos
  • manual_review - Marcar para revisión manual sin actualizar
  • smart_merge (predeterminado) - Fusionar inteligentemente ambos conjuntos de datos
enum
Estrategia para detectar personas duplicadas:
  • exact_match - Coincidir por externalId y taxId (insensible a mayúsculas)
  • fuzzy_match - Coincidencia de similitud en nombre y taxId (umbral del 80%)
  • ai_similarity - Detección de similitud semántica impulsada por IA
  • hybrid (recomendado) - Coincidencia exacta con respaldo difuso
boolean
default:"true"
Si se deben crear relaciones automáticamente entre entidades

Respuesta

boolean
Indica si la operación tuvo éxito
string
La acción realizada: created o updated
object
El estado final de la persona después del upsert
object
El estado de la persona antes de la actualización (null si fue recién creada)
number
Puntuación de confianza (0-1) para la coincidencia de detección de duplicados
string
Explicación de por qué la persona fue creada/actualizada
array
Array de conflictos a nivel de campo detectados durante la fusión (si los hay)

Ejemplos

Upsert Simple (Comportamiento Predeterminado)

Upsert con Coincidencia Difusa

Ejemplos de Respuesta

Persona Creada Nueva

Persona Existente Actualizada

Casos de Uso

Importación de Datos desde CRM

Enriquecimiento Progresivo de Datos

Mejores Prácticas

  1. Elige la Estrategia Correcta:
    • exact_match para datos limpios y estructurados con IDs confiables
    • fuzzy_match para datos ingresados por usuarios con posibles errores tipográficos
    • hybrid para la mayoría de escenarios de producción
  2. Manejar Conflictos con Gracia:
    • Usar smart_merge para resolución automática
    • Usar manual_review para datos críticos
    • Verificar el array conflicts en la respuesta para cambios importantes
  3. Monitorear Puntuaciones de Confianza:
    • Puntuaciones por debajo de 0.7 pueden indicar coincidencias débiles
    • Registrar actualizaciones de baja confianza para revisión

Respuestas de Error

400 Bad Request

500 Internal Server Error

Próximos Pasos