flow like the river

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+import pandas as pd
+from pymongo import MongoClient
+from obsei.source.pandas_source import PandasSource, PandasSourceConfig
+from obsei.analyzer.classification_analyzer import ClassificationAnalyzerConfig, ZeroShotClassificationAnalyzer
+from obsei.sink.pandas_sink import PandasSink, PandasSinkConfig
+
+# Configura la fuente
+source = PandasSource()
+source_config = PandasSourceConfig(
+    # Proporciona tu configuración aquí
+)
+
+# Configura el analizador
+analyzer = ZeroShotClassificationAnalyzer(
+    # Proporciona tu configuración aquí
+)
+analyzer_config = ClassificationAnalyzerConfig(
+    # Proporciona tu configuración aquí
+)
+
+# Configura el sumidero
+sink = PandasSink()
+sink_config = PandasSinkConfig(
+    # Proporciona tu configuración aquí
+)
+
+# Ejecuta el flujo de trabajo
+source_response_list = source.lookup(source_config)
+analyzer_response_list = analyzer.analyze_input(
+    source_response_list=source_response_list,
+    analyzer_config=analyzer_config
+)
+sink_response_list = sink.send_data(analyzer_response_list, sink_config)
+
+# Ahora `sink_response_list` es una lista de DataFrames.
+# Puedes concatenarlos en un solo DataFrame si es necesario.
+df = pd.concat(sink_response_list)
+
+# Realiza cualquier transformación o limpieza de datos necesaria aquí...
+
+# Finalmente, guarda el DataFrame en MongoDB.
+client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
+db = client['nombre_de_tu_base_de_datos']
+collection = db['nombre_de_tu_coleccion']
+collection.insert_many(df.to_dict('records'))