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

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

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

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

Erfreut
⚙
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.

Erfreut
⚙
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 Erfreut 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.

Erfreut
⚙
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 Erfreut 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
⚙
Erfreut
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Erfreut, 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 Erfreut und Vision von OpenAI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Erfreut 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 Erfreut und Vision von OpenAI
Erfreut + Slack: Wenn in Delighted eine neue Antwort eingeht, posten Sie die Antwortdetails in einem dafür vorgesehenen Slack-Kanal, um eine sofortige Feedback-Überprüfung zu ermöglichen.
Delighted + Zendesk: Wenn in Zendesk ein neues Ticket erstellt wird, suchen Sie die zugehörige Person in Delighted und fügen Sie die Zendesk-Ticketdetails als Kommentar zum Datensatz der Delighted-Person hinzu.
Erfreut und Vision von OpenAI Integrationsalternativen
Über uns Erfreut
Automatisieren Sie Feedbackschleifen mit Delighted in Latenode. Senden Sie Umfragen nach der Interaktion und reagieren Sie sofort auf die Ergebnisse. Leiten Sie Ergebnisse an den Slack Ihres Teams weiter, aktualisieren Sie Datensätze in Ihrem CRM oder lösen Sie Folgemaßnahmen basierend auf der Stimmung aus. Erstellen Sie anpassbare Workflows mit No-Code-Tools, benutzerdefinierter Logik und KI – alles ohne Kosten pro Schritt.
Ähnliche Anwendungen
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.
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So funktioniert Latenode
FAQ Erfreut und Vision von OpenAI
Wie kann ich mein Delighted-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?
Um Ihr Delighted-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 Delighted aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Delighted- und OpenAI Vision-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Feedback-Screenshots mit Delighted und OpenAI Vision analysieren?
Ja, das können Sie! Mit Latenode können Sie hochgeladene Bilder aus Delighted-Umfragen über OpenAI Vision automatisch verarbeiten, Erkenntnisse gewinnen und die Antwortanalyse verbessern.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Delighted mit OpenAI Vision ausführen?
Durch die Integration von Delighted in OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Analysieren Sie die Stimmung anhand der Bilder, die den Antworten auf die Delighted-Umfrage beigefügt sind.
- Kategorisieren Sie visuelles Feedback, das Sie über Delighted erhalten, automatisch.
- Extrahieren Sie Text aus Screenshots, die in Delighted-Umfragen bereitgestellt werden.
- Markieren Sie mit „Erfreutes Feedback“ übermittelte unangemessene oder irrelevante Bilder.
- Verbessern Sie die Umfragedaten von Delighted mit KI-gesteuerten Bildanalyseergebnissen.
Wie verbessert Latenode die Feedback-Analysefunktionen von Delighted?
Latenode ergänzt das Delighted-Feedback um eine KI-gestützte Bilderkennung und identifiziert so Muster, die bei einer manuellen Analyse möglicherweise übersehen werden, um ein tieferes Verständnis des Kunden zu ermöglichen.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Delighted und OpenAI Vision auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Ratenbegrenzungen für OpenAI Vision-Aufrufe können sich auf die Bildverarbeitung mit hohem Volumen auswirken.
- Die Genauigkeit der Bildanalyse hängt von der Qualität der hochgeladenen Bilder ab.
- Das benutzerdefinierte Modelltraining für die spezielle Bildanalyse erfordert eine erweiterte Einrichtung.