Wie verbinden Google Vertex-KI und OCR-Bereich
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI und OCR-Bereich
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 Vertex-KI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Vertex-KI or OCR-Bereich ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or OCR-Bereichund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Vertex-KI Knoten
Wähle aus Google Vertex-KI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Google Vertex-KI
Knotentyp
#1 Google Vertex-KI
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden Google Vertex-KI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie OCR-Bereich Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Vertex-KI Knoten, auswählen OCR-Bereich aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb OCR-Bereich.

Google Vertex-KI
⚙
OCR-Bereich
Authentifizieren OCR-Bereich
Klicken Sie nun auf OCR-Bereich und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem OCR-Bereich Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung OCR-Bereich durch Latenode.

Google Vertex-KI
⚙
OCR-Bereich
Knotentyp
#2 OCR-Bereich
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden OCR-Bereich
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und OCR-Bereich Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Vertex-KI
⚙
OCR-Bereich
Knotentyp
#2 OCR-Bereich
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden OCR-Bereich
OCR-Bereich OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Vertex-KI und OCR-Bereich 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
⚙
OCR-Bereich
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, OCR-Bereichund 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 Vertex-KI und OCR-Bereich Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und OCR-Bereich (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 Vertex-KI und OCR-Bereich
OCR Space + Google Vertex AI + Google Sheets: Beim Hochladen eines neuen Bildes extrahiert OCR Space den Text. Google Vertex AI analysiert den extrahierten Text und die Erkenntnisse werden anschließend in einem Google Sheet protokolliert.
Slack + OCR Space + Google Vertex AI: Wenn eine neue Datei zu Slack hinzugefügt wird, extrahiert OCR Space Text aus dem Bild. Google Vertex AI analysiert die Stimmung des extrahierten Textes. Bei negativer Stimmung wird eine Warnung an einen angegebenen Slack-Kanal gesendet.
Google Vertex-KI und OCR-Bereich Integrationsalternativen
Über uns Google Vertex-KI
Nutzen Sie Vertex AI in Latenode, um KI-gestützte Automatisierung zu erstellen. Integrieren Sie schnell Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Bilderkennung. Automatisieren Sie Datenanreicherungs- oder Content-Moderations-Workflows ohne komplexe Programmierung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verkettung und zuverlässige Skalierung von KI-Aufgaben. Sie zahlen nur für die Ausführungszeit jedes Flows.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Über uns OCR-Bereich
Sie möchten Text aus Bildern oder PDFs extrahieren? Nutzen Sie OCR Space in Latenode, um Dokumente automatisch zu verarbeiten und die Daten in Ihre Workflows zu integrieren. Automatisieren Sie Rechnungsverarbeitung, Dateneingabe oder Compliance-Prüfungen. Latenode erweitert Ihre OCR-Ergebnisse um flexible Logik, Dateianalyse und Zielorte und skaliert so über die Einzeldokumentverarbeitung hinaus.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und OCR-Bereich
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit OCR Space verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit OCR Space auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie Google Vertex AI und OCR Space aus und klicken Sie dann auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Konten und erteilen Sie die erforderlichen Berechtigungen.
- Beginnen Sie mit dem Erstellen automatisierter Workflows mit beiden Apps.
Kann ich gescannte Dokumente mithilfe von KI automatisch klassifizieren?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht eine nahtlose Integration. So können Sie Text mit OCR Space extrahieren und anschließend Google Vertex AI verwenden, um Dokumente automatisch zu klassifizieren und weiterzuleiten.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit OCR Space ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit OCR Space können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatische Verarbeitung und Klassifizierung von Rechnungen.
- Extrahieren von Daten aus Bildern zur Analyse.
- Klassifizieren von Support-Tickets mithilfe von OCR-Text.
- Automatisierung von Dokumentenüberprüfungs-Workflows.
- Analysieren der Stimmung anhand gescannten Textes.
Wie vereinfacht Latenode die Google Vertex AI-Integration?
Latenode bietet eine visuelle Benutzeroberfläche, vorgefertigte Komponenten und eine einfache Authentifizierung, sodass die Integration von Google Vertex AI auch ohne Codierung einfach und schnell ist.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und OCR Space auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die OCR-Verarbeitung großer Mengen ist möglicherweise ein aktualisierter OCR Space-Plan erforderlich.
- Das Training und die Bereitstellung des Google Vertex AI-Modells sind separate Prozesse.
- Bei komplexen Dokumentlayouts sind möglicherweise Anpassungen für eine optimale OCR-Genauigkeit erforderlich.