> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.dapta.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides.md).

# Product Guides

- [Inicia aquí](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/product-guides.md): Data Studio y las guías de plataforma: dónde viven tus datos en Dapta, cómo conectar tus propias fuentes y cómo trabajar con tablas y APIs.
- [Tablas (Data Studio)](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/tablas-data-studio.md): Explora, conecta y gestiona tus datos en Dapta. Crea tu propia base de datos DaptaDB, vincula tablas de bases que ya tienes, consulta y edita registros, y administra los campos y ajustes de cada tabla
- [Conectar Fuentes de Datos](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/conectar-fuentes-de-datos.md): Conecta múltiples fuentes de datos en Dapta para crear APIs sobre ellas: se detectan tablas y colecciones automáticamente sin duplicar tu información.
- [Conecta PostgreSQL](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/conectar-fuentes-de-datos/conecta-postgresql.md): Conecta una base de datos PostgreSQL alojada en Google Cloud Platform como fuente de datos en Dapta, creando un túnel a tus propios endpoints.
- [Conectar MongoDB](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/conectar-fuentes-de-datos/conectar-mongodb.md): Conecta una base de datos MongoDB como fuente de datos en Dapta, creando un túnel a tus propios endpoints sin duplicar ni cachear tu información.
- [Conectar un API externa](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/conectar-fuentes-de-datos/conectar-un-api-externa.md): Conecta un API externa como fuente de datos en Dapta: se crea un túnel a tus propios endpoints, sin duplicar ni almacenar tu información en caché.
- [Conectar base de datos hosteada en AWS](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/conectar-fuentes-de-datos/conectar-base-de-datos-hosteada-en-aws.md): Conecta una base de datos PostgreSQL alojada en AWS como fuente de datos en Dapta, creando un túnel a tus propios endpoints sin duplicar tu información.
- [Crea tu primer integración en Dapta](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/crea-tu-primer-integracion-en-dapta.md)
- [Explorador de Datos](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/explorador-de-datos.md): Gestiona la data de tus fuentes conectadas en el Explorador de Datos de Dapta: filtra, ordena, asigna permisos, edita registros y genera reportes.
- [Formatear columnas](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/explorador-de-datos/formatear-columnas.md)
- [Filtrar y ordenar data](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/explorador-de-datos/filtrar-y-ordenar-data.md)
- [Registro de actividad](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/explorador-de-datos/registro-de-actividad.md): Consulta el registro de actividad del Explorador de Datos de Dapta para ver, con una vista tipo Git, quién modificó cada campo y cuándo.
- [Permisos](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/explorador-de-datos/permisos.md)
- [Agrega miembros](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/agrega-miembros.md)
- [Text Agents Legacy](https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides/text-agents-legacy.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.dapta.ai/dapta-docs-es/product-guides.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
