Google Vertex-KI und Vision von OpenAI Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie die Erkenntnisse von Google Vertex AI, indem Sie Bilder durch die erweiterte Analyse von OpenAI Vision leiten. Der visuelle Editor von Latenode erleichtert die Kombination von KI-Modellen und die Anpassung von Workflows mit JavaScript – und das alles zu erschwinglichen Kosten.

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Google Vertex-KI

Vision von OpenAI

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Wie verbinden Google Vertex-KI und Vision von OpenAI

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI 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 Vertex-KI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Vertex-KI or Vision von OpenAI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or Vision von OpenAIund 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.

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1

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.

+
1

Google Vertex-KI

Knotentyp

#1 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Vertex-KI 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.

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Google Vertex-KI

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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.

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Google Vertex-KI

+
2

Vision von OpenAI

Knotentyp

#2 Vision von OpenAI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Vision von OpenAI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI 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 Vertex-KI

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Vision von OpenAI

Knotentyp

#2 Vision von OpenAI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

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 Vertex-KI 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 Vertex-KI

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Google Vertex AI + OpenAI Vision + Google Sheets: Dieser Workflow analysiert Bilder mit Google Vertex AI, extrahiert relevante Daten mithilfe von OpenAI Vision (vorausgesetzt, es ist eine relevante Aktion vorhanden, was aber nicht der Fall ist, sodass diese übersprungen wird) und protokolliert die Analyseergebnisse zu Berichtszwecken in einem Google Sheet.

Slack + Google Vertex AI + Slack: Wenn eine neue Datei in einen Slack-Kanal hochgeladen wird, wird die Datei von Google Vertex AI (insbesondere Gemini) analysiert und das Analyseergebnis als Nachricht an denselben Slack-Kanal gesendet.

Google Vertex-KI und Vision von OpenAI 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.

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 Vertex-KI und Vision von OpenAI

Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?

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

Kann ich Bilder analysieren und Eingabeaufforderungen basierend auf dem Inhalt verfeinern?

Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht Ihnen die visuelle Verbindung von OpenAI Vision mit Google Vertex AI zur dynamischen Verfeinerung von Eingabeaufforderungen und verbessert die Genauigkeit mithilfe von No-Code-Blöcken und JS-Funktionen.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit OpenAI Vision ausführen?

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

  • Automatisches Taggen von Produktbildern basierend auf visuellem Inhalt und Kontext.
  • Generieren detaillierter Beschreibungen aus Bildern mithilfe mehrstufiger KI-Verarbeitung.
  • Klassifizieren von Bildern und Weiterleiten an entsprechende Google Vertex AI-Modelle.
  • Erkennen von Objekten in Bildern und anschließendes Verwenden dieser Daten zum Erstellen gezielter Eingabeaufforderungen.
  • Aufbau eines KI-gestützten Inhaltsmoderationssystems mit visueller Analyse.

Wie verwalte ich die Kosten bei der Verwendung von Google Vertex AI auf Latenode?

Latenode bietet detaillierte Protokollierungs- und Nutzungsstatistiken, sodass Sie Ihren Google Vertex AI-Verbrauch effektiv überwachen und optimieren und so Budgetüberschreitungen vermeiden können.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und OpenAI Vision auf Latenode?

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

  • Für eine optimale Leistung sind bei komplexen Arbeitsabläufen möglicherweise fortgeschrittene JavaScript-Kenntnisse erforderlich.
  • Die Verarbeitungsgeschwindigkeit hängt von den API-Grenzen von Google Vertex AI und OpenAI Vision ab.
  • Für einige erweiterte KI-Funktionen von Google Vertex gibt es möglicherweise keine direkten Entsprechungen ohne Code.

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