Google Cloud-BigQuery und Vision von OpenAI Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie Ihr Data Warehouse: Verwenden Sie OpenAI Vision, um in Google Cloud BigQuery gespeicherte Bilder zu analysieren. Der visuelle Editor und die günstigen Preise von Latenode erleichtern die Verarbeitung großer Bilddatensätze, selbst mit benutzerdefinierter KI-Logik.

Apps austauschen

Google Cloud-BigQuery

Vision von OpenAI

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

Schritt 2: Wähle eine Aktion

Wenn das passiert ...

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Beschreibung des Auslösers

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Vielen Dank! Ihre Einreichung wurde erhalten!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist ein Fehler aufgetreten.

Mach das.

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Beschreibung des Auslösers

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Vielen Dank! Ihre Einreichung wurde erhalten!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist ein Fehler aufgetreten.
Probieren Sie es jetzt

Keine Kreditkarte notwendig

Ohne Einschränkung

Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Vision von OpenAI

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

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten

Wähle aus Google Cloud-BigQuery Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Google Cloud-BigQuery

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery

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

+
1

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#1 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery 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.

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

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.

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

Vision von OpenAI

Knotentyp

#2 Vision von OpenAI

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Vision von OpenAI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery 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.

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

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

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud-BigQuery 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.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Vision von OpenAI

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud-BigQuery

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, 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 Google Cloud-BigQuery und Vision von OpenAI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery 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 Google Cloud-BigQuery und Vision von OpenAI

Google Cloud BigQuery + OpenAI Vision + Google Tabellen: Analysieren Sie in Google Cloud BigQuery gespeicherte (oder referenzierte) Bilder mit OpenAI Vision, um Objekte zu erkennen. Protokollieren Sie die Bild-URL, die erkannten Objekte und die Metadaten in einer neuen Zeile in Google Tabellen.

Slack + OpenAI Vision + Google Cloud BigQuery: Wenn eine neue Datei (ein Bild) in einem Slack-Kanal gepostet wird, analysieren Sie sie mit OpenAI Vision. Speichern Sie die Analyseergebnisse und die Bild-URL in einer BigQuery-Tabelle.

Google Cloud-BigQuery und Vision von OpenAI Integrationsalternativen

Über uns Google Cloud-BigQuery

Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.

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.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud-BigQuery und Vision von OpenAI

Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?

Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit OpenAI Vision auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Google Cloud BigQuery aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und OpenAI Vision-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich mit OpenAI Vision in BigQuery gespeicherte Bilder analysieren?

Ja, Latenode macht es möglich! Analysieren Sie in Google Cloud BigQuery gespeicherte Bilder automatisch mit OpenAI Vision und reichern Sie Ihre Daten mit KI-gestützten Erkenntnissen an – ganz ohne komplexe Programmierung.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit OpenAI Vision ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Analysieren Sie in Google Cloud BigQuery gespeicherte Bilder zur Objekterkennung.
  • Kennzeichnen Sie Bilder in Google Cloud BigQuery automatisch anhand ihres Inhalts.
  • Extrahieren Sie Text aus Bildern in Google Cloud BigQuery zur Datenanreicherung.
  • Erkennen Sie Gesichter und analysieren Sie Gesichtsmerkmale in Google Cloud BigQuery-Bildern.
  • Klassifizieren Sie Bilder in Google Cloud BigQuery anhand vordefinierter Kategorien.

Welche BigQuery-Datentypen werden bei der Integration mit OpenAIVision auf Latenode unterstützt?

Latenode unterstützt verschiedene Datentypen, darunter Bild-URLs und Base64-codierte Bilder, und gewährleistet so eine nahtlose Datenübertragung an OpenAI Vision zur Analyse.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und OpenAI Vision auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Große Datensätze in Google Cloud BigQuery erfordern möglicherweise optimierte Abfragen für eine effiziente Verarbeitung.
  • OpenAI Vision verfügt über Ratenbegrenzungen, die die Verarbeitungsgeschwindigkeit bei sehr großen Bildsätzen beeinträchtigen können.
  • Komplexe Bildanalyseaufgaben können eine erhebliche Anzahl von OpenAI Vision-Credits verbrauchen.

Jetzt testen