Wie verbinden CloudTalk und die Vision von OpenAI
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden CloudTalk und die Vision von OpenAI
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu
Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch CloudTalk, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen CloudTalk or Vision von OpenAI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie CloudTalk or Vision von OpenAIund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie CloudTalk Knoten
Wähle aus CloudTalk Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

CloudTalk
Konfigurieren Sie die CloudTalk
Klicken Sie auf CloudTalk Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den CloudTalk URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

CloudTalk
Knotentyp
#1 CloudTalk
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden CloudTalk
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der CloudTalk Knoten, auswählen Vision von OpenAI aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Vision von OpenAI.

CloudTalk
⚙
Vision von OpenAI
Authentifizieren Vision von OpenAI
Klicken Sie nun auf Vision von OpenAI und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Vision von OpenAI Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Vision von OpenAI durch Latenode.

CloudTalk
⚙
Vision von OpenAI
Knotentyp
#2 Vision von OpenAI
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die CloudTalk und die Vision von OpenAI Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

CloudTalk
⚙
Vision von OpenAI
Knotentyp
#2 Vision von OpenAI
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Vision von OpenAI OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein CloudTalk und die Vision von OpenAI Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
- Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
- Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
- Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
- Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
- Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
- Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
- Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
Vision von OpenAI
Trigger auf Webhook
⚙
CloudTalk
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration CloudTalk, Vision von OpenAIund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das CloudTalk und die Vision von OpenAI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen CloudTalk und die Vision von OpenAI (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten CloudTalk und die Vision von OpenAI
CloudTalk + OpenAI Vision + Slack: Wenn in CloudTalk ein neuer Anruf eingeht, analysieren Sie ein zugehöriges Bild mit OpenAI Vision, um Objekte zu identifizieren. Senden Sie anschließend eine Zusammenfassung der erkannten Objekte an einen angegebenen Slack-Kanal.
CloudTalk + OpenAI Vision + Google Tabellen: Wenn in CloudTalk ein neuer Anruf eingeht, analysieren Sie das zugehörige Bild mit OpenAI Vision, um Objekte zu erkennen. Zeichnen Sie die erkannten Objekte zusammen mit den Anrufdetails in einer neuen Zeile in Google Tabellen auf.
CloudTalk und die Vision von OpenAI Integrationsalternativen
Über uns CloudTalk
Automatisieren Sie CloudTalk-Anruf- und SMS-Daten in Latenode. Lösen Sie Workflows bei neuen Anrufen, Nachrichten oder Statusänderungen Ihrer Agenten aus. Aktualisieren Sie CRMs, senden Sie Benachrichtigungen oder erstellen Sie automatisch Berichte. Nutzen Sie den visuellen Editor und die Datentransformationstools von Latenode, um Callcenter-Automatisierungen ohne komplexe Programmierung anzupassen und Ihre Workflows effizient zu skalieren.
Verwandte Kategorien
Über uns Vision von OpenAI
Nutzen Sie OpenAI Vision in Latenode, um Bildanalyseaufgaben zu automatisieren. Erkennen Sie Objekte, lesen Sie Text oder klassifizieren Sie Bilder direkt in Ihren Workflows. Integrieren Sie visuelle Daten in Datenbanken oder lösen Sie Warnmeldungen basierend auf Bildinhalten aus. Der visuelle Editor und die flexiblen Integrationen von Latenode erleichtern die Integration von KI-Vision in jeden Prozess. Skalieren Sie Automatisierungen ohne Preisgestaltung pro Schritt.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ CloudTalk und die Vision von OpenAI
Wie kann ich mein CloudTalk-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?
Um Ihr CloudTalk-Konto mit OpenAI Vision auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie CloudTalk aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre CloudTalk- und OpenAI Vision-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich die Kundenstimmung anhand von CloudTalk-Anrufen analysieren?
Ja, das können Sie! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verbindung von CloudTalk-Anruftranskripten mit OpenAI Vision zur Stimmungsanalyse und verbessert so automatisch die Erkenntnisse zum Kundenservice.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von CloudTalk mit OpenAI Vision ausführen?
Durch die Integration von CloudTalk mit OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatische Kategorisierung von Support-Tickets basierend auf Bildinhalten.
- Extrahieren wichtiger Informationen aus Bildern, die während Kundengesprächen gesendet werden.
- Identifizieren potenzieller Produktmängel anhand von vom Kunden eingereichten Fotos.
- Analysieren der Kundendemografie anhand gemeinsam genutzter visueller Daten.
- Generieren automatisierter Antworten basierend auf den Ergebnissen der Bildanalyse.
Wie verbessert Latenode die Datenanalysefunktionen von CloudTalk?
Latenode ermöglicht KI-gestützte Analysen mit OpenAI Vision und fügt Bilderkennung und Datenextraktion hinzu, wo CloudTalk keine nativen Funktionen bietet.
Gibt es Einschränkungen bei der CloudTalk- und OpenAI Vision-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Von CloudTalk- und OpenAI Vision-APIs auferlegte Ratenbegrenzungen können die Leistung beeinträchtigen.
- Die Genauigkeit der Bildanalyse hängt von der Qualität und Klarheit der hochgeladenen Bilder ab.
- Komplexe Arbeitsabläufe erfordern eine sorgfältige Planung, um eine Überschreitung der Ressourcengrenzen von Latenode zu vermeiden.