Wie verbinden Zusammenfluss und Vision von OpenAI
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Zusammenfluss und 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 Zusammenfluss, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Zusammenfluss or Vision von OpenAI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Zusammenfluss or Vision von OpenAIund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

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

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

Zusammenfluss
Knotentyp
#1 Zusammenfluss
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Zusammenfluss
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Zusammenfluss 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.

Zusammenfluss
⚙
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.

Zusammenfluss
⚙
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 Zusammenfluss und 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.

Zusammenfluss
⚙
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 Zusammenfluss und 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
⚙
Zusammenfluss
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Zusammenfluss, 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 Zusammenfluss und Vision von OpenAI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Zusammenfluss und 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 Zusammenfluss und Vision von OpenAI
Confluence + Slack: Wenn in Confluence eine neue Seite erstellt wird, lösen Sie eine Benachrichtigung in einem bestimmten Slack-Kanal aus, um das Team zur Überprüfung und Diskussion zu benachrichtigen.
Jira + Confluence: Wenn in Jira ein neues Problem erstellt wird, erstellen Sie automatisch eine entsprechende Seite in Confluence, um die Anforderungen zu dokumentieren und auf die Jira-Aufgabe zu verweisen.
Zusammenfluss und Vision von OpenAI Integrationsalternativen
Über uns Zusammenfluss
Automatisieren Sie Confluence-Aufgaben in Latenode: Erstellen Sie Seiten, aktualisieren Sie Inhalte oder lösen Sie Workflows aus, wenn sich Seiten ändern. Verbinden Sie Confluence mit anderen Apps (wie Jira oder Slack) für optimierte Projektaktualisierungen und Benachrichtigungen. Nutzen Sie den visuellen Editor und den JS-Knoten von Latenode für benutzerdefinierte Logik und effizienten Informationsaustausch zwischen Teams.
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 Zusammenfluss und Vision von OpenAI
Wie kann ich mein Confluence-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?
Um Ihr Confluence-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 Confluence aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Confluence- und OpenAI Vision-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich zu Confluence-Seiten hinzugefügte Bilder automatisch analysieren?
Ja, das können Sie! Mit dem visuellen Editor von Latenode können Sie beim Hinzufügen eines Bildes ganz einfach eine OpenAI Vision-Analyse auslösen. So gewinnen Sie Erkenntnisse und bereichern Ihre Confluence-Inhalte nahtlos.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Confluence mit OpenAI Vision ausführen?
Durch die Integration von Confluence mit OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Taggen von Bildern auf Confluence-Seiten mit beschreibenden Schlüsselwörtern.
- Extrahieren von Text aus gescannten Dokumenten, die in Confluence gespeichert sind.
- Analysieren von Diagrammen und Grafiken in Confluence auf wichtige Datenpunkte.
- Zusammenfassungen von Bildinhalten erstellen und in Confluence speichern.
- Erkennen von Objekten oder Gesichtern in Bildern und entsprechendes Aktualisieren der Metadaten.
Kann ich JavaScript-Code verwenden, um Daten zwischen Confluence und OpenAI Vision zu transformieren?
Ja! Latenode ermöglicht Ihnen die Einbindung von benutzerdefiniertem JavaScript-Code zur Datentransformation und bietet Ihnen so flexible Kontrolle über Ihre Integrationslogik.
Gibt es Einschränkungen bei der Confluence- und OpenAI Vision-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Von Confluence- und OpenAI Vision-APIs auferlegte Ratenbegrenzungen können die Verarbeitungsgeschwindigkeit beeinträchtigen.
- Komplexe Bildanalyseaufgaben können erhebliche Verarbeitungsressourcen verbrauchen.
- Für die korrekte Implementierung von benutzerdefiniertem JavaScript-Code ist technisches Fachwissen erforderlich.