Google Cloud Spracherkennung und Vision von OpenAI Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Automatisieren Sie die Bildanalyse: Extrahieren Sie gesprochenen Kontext mit Google Cloud Speech-To-Text und analysieren Sie anschließend die zugehörigen visuellen Elemente mit OpenAI Vision. Der visuelle Editor und die günstigen Ausführungspreise von Latenode machen komplexe KI-Workflows zugänglich und mit Code unbegrenzt anpassbar.

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Google Cloud Spracherkennung

Vision von OpenAI

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Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und Vision von OpenAI

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

Fügen Sie Google Cloud Spracherkennung Knoten

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

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Google Cloud Spracherkennung

Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung

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

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Google Cloud Spracherkennung

Knotentyp

#1 Google Cloud Spracherkennung

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Spracherkennung

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten

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

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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 Spracherkennung

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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 Spracherkennung 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.

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Google Cloud Spracherkennung

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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 Spracherkennung 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 Spracherkennung

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Google Cloud Speech-To-Text + Slack: Wenn einem bestimmten Slack-Kanal eine neue Datei hinzugefügt wird, transkribieren Sie den Ton aus der Datei mithilfe von Google Cloud Speech-To-Text und posten Sie die Transkription zurück in denselben Slack-Kanal.

Google Cloud Speech-To-Text + Google Tabellen: Transkribieren Sie Audio mit Google Cloud Speech-To-Text und erstellen Sie dann eine neue Zeile in einem Google Sheet mit dem transkribierten Text.

Google Cloud Spracherkennung und Vision von OpenAI Integrationsalternativen

Über uns Google Cloud Spracherkennung

Automatisieren Sie die Audiotranskription mit Google Cloud Speech-To-Text in Latenode. Konvertieren Sie Audiodateien in Text und nutzen Sie die Ergebnisse, um Datenbanken zu füllen, Warnmeldungen auszulösen oder Kundenfeedback zu analysieren. Latenode bietet visuelle Tools zur Steuerung des Workflows sowie Codeoptionen für benutzerdefiniertes Parsen oder Filtern. Skalieren Sie Sprach-Workflows ohne komplexe Programmierung.

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 Spracherkennung und Vision von OpenAI

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

Um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-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 Speech-To-Text und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud Speech-To-Text- und OpenAI Vision-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich gesprochene Inhalte aus Bildern analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht die Kombination von Google Cloud Speech-To-Text und OpenAI Vision, um Bildinformationen aus gesprochenen Beschreibungen zu extrahieren. Automatisieren Sie die Inhaltsanalyse und verbessern Sie die Datenextraktion mit Low-Code-Workflows.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit OpenAI Vision ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Generieren Sie automatisch Bildbeschreibungen aus Audiotranskriptionen.
  • Extrahieren Sie Text aus Bildern basierend auf gesprochenen Befehlen.
  • Erstellen Sie durchsuchbare Bilddatenbanken mithilfe der Sprach- und Bildanalyse.
  • Automatisieren Sie die Inhaltsmoderation durch die Analyse gesprochener und visueller Inhalte.
  • Erstellen Sie sprachgesteuerte Bildbearbeitungs-Workflows mit benutzerdefinierter Logik.

Wie gehe ich mit großen Audiodateien in Google Cloud Speech-To-Text um?

Die Architektur von Latenode verarbeitet große Audiodateien effizient. Nutzen Sie unsere Dateianalyseknoten oder JavaScript-Blöcke für erweiterte Verarbeitung und Datensegmentierung.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Speech-To-Text und OpenAI Vision auf Latenode?

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

  • Die Integrationsleistung hängt von den API-Grenzen beider Dienste ab.
  • Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Audio- und Bilddaten ab.
  • Für eine optimale Leistung ist bei komplexen Workflows möglicherweise JavaScript erforderlich.

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