> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.agnosticdata.ai/agnosticdata.ai-or-documentation/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.agnosticdata.ai/agnosticdata.ai-or-documentation/fundamentals/contacts-api/entendendo-model_fields.md).
# Entendendo model\_fields
Na Contacts API do AgnosticData, o uso de `model_fields` é crucial para a gestão eficiente dos dados coletados através de links encurtados. Para utilizar essa funcionalidade, os campos desejados devem ser especificados em uma lista separada por vírgulas no `payload.model_fields`. Esses campos especificados são destinados exclusivamente para análises analíticas e são encaminhados para o destino configurado, como, por exemplo, o Elasticsearch, MS SQL, MongoDB, Swift, dentre outros.
É importante destacar que os campos incluídos em `model_fields` **não são** visíveis publicamente no destino do link. Em vez disso, são adicionados automaticamente ao evento `redirect_request` como `extra_data`. Esse evento é acionado cada vez que um link AgnosticData é clicado, permitindo que equipes de Marketing e Customer Success monitorem as interações com o link de maneira detalhada e analítica.
Para os dados enviados no payload que não são listados em `model_fields`, eles permanecem acessíveis apenas através de consultas diretas ao banco de dados. Isso é particularmente útil para equipes de dados que precisam de acesso a informações específicas, mas que não devem ser expostas a equipes operacionais por motivos de privacidade ou segurança. Assim, `model_fields` oferece uma camada flexível de gerenciamento de dados que suporta tanto a segurança quanto a análise detalhada das interações dos usuários.
**Payload com model\_fields**
```javascript
{ data: {
//... dados do payload
"model_name": "meu_modelo_01",
"model_description": "dados de cnpj",
"model_fields": "CODE, utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content",
contacts:[
{
"CODE": "ABC",
"utm_source": "cenprot",
"utm_medium": "email",
"utm_campaign": "campanha01",
"utm_content": "pf"
}
]
}
```
**Como será enviado pela automação**
**Como será visualizado pela Operação (customer success, marketing, produto, etc)**
Veja mais informações sobre Contacts API
[Complete Data](/agnosticdata.ai-or-documentation/fundamentals/contacts-api.md#avancado-atribuicoes-com-dados-pessoais-complete-data-para-contacts)
[Atribuições](/agnosticdata.ai-or-documentation/fundamentals/contacts-api.md#atribuicoes)
[Gerando links via Javascript](/agnosticdata.ai-or-documentation/fundamentals/contacts-api.md#enviando-via-javascript)
[Aspectos técnicos](/agnosticdata.ai-or-documentation/fundamentals/contacts-api.md#aspectos-tecnicos)
---
# 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 dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.agnosticdata.ai/agnosticdata.ai-or-documentation/fundamentals/contacts-api/entendendo-model_fields.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
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.