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

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

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

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

Lerche
⚙
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.

Lerche
⚙
Vision von OpenAI
Knotentyp
#2 Vision von OpenAI
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Lerche 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.

Lerche
⚙
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
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Lerche 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
⚙
Lerche
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Lerche, 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 Lerche und Vision von OpenAI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Lerche 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 Lerche und Vision von OpenAI
Lark + OpenAI Vision + Google Drive: Wenn ein neues Bild in einen Lark-Gruppenchat hochgeladen wird, wird es von OpenAI Vision analysiert (dieser Schritt ist nicht verfügbar und wird übersprungen). Die Analyseergebnisse werden dann in einer neuen Google Drive-Datei gespeichert.
Lark + OpenAI Vision + Jira: Wenn ein neues Bild in einen Lark-Gruppenchat hochgeladen wird und OpenAI Vision (dieser Schritt ist nicht verfügbar und wird übersprungen) einen Fehler im Bild erkennt, wird ein neues Jira-Ticket erstellt, um den Fehler zu beheben.
Lerche und Vision von OpenAI Integrationsalternativen
Über uns Lerche
Nutzen Sie Lark innerhalb von Latenode, um die Teamkommunikation zu zentralisieren und Benachrichtigungen basierend auf Workflow-Triggern zu automatisieren. Fassen Sie Nachrichten zusammen, optimieren Sie Genehmigungen und veröffentlichen Sie Updates in spezifischen Kanälen. Profitieren Sie vom visuellen Editor und den Logik-Tools von Latenode für erweitertes Routing, damit alle informiert und auf dem Laufenden bleiben.
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.
Ähnliche Anwendungen
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So funktioniert Latenode
FAQ Lerche und Vision von OpenAI
Wie kann ich mein Lark-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?
Um Ihr Lark-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 Lark aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Lark- und OpenAI Vision-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich über Lark gesendete Bilder analysieren und automatisch darauf reagieren?
Ja, Sie können Bilder in Lark-Nachrichten mit OpenAI Vision analysieren und automatisierte Antworten senden. Latenode vereinfacht dies mit visuellen Workflows und kombiniert No-Code-Blöcke und benutzerdefiniertes JavaScript für erweiterte KI-Verarbeitung.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Lark mit OpenAI Vision ausführen?
Durch die Integration von Lark mit OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Klassifizieren Sie automatisch die in Lark-Kanälen empfangenen Bilder.
- Extrahieren Sie Text aus in Lark geteilten Screenshots.
- Moderieren Sie in Lark-Gruppenchats gepostete Bildinhalte.
- Fassen Sie visuelle Daten für die Berichterstattung in Lark zusammen.
- Erkennen Sie Objekte in Bildern und senden Sie Benachrichtigungen an Lark.
Wie verbessert Latenode meine Lark-Automatisierungsfunktionen?
Latenode erweitert Lark um komplexe Workflows mit OpenAI Vision. Skalieren Sie Ihre Automatisierung mit erweiterter Logik, KI und benutzerdefiniertem Code für personalisierte Erlebnisse.
Gibt es Einschränkungen bei der Lark- und OpenAI Vision-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die Verarbeitungszeit von OpenAI Vision kann je nach Bildkomplexität variieren.
- Ein hohes Volumen an Bildanalysen kann sich auf die Nutzung der OpenAI Vision API auswirken.
- Die Echtzeitanalyse von Videostreams von Lark wird nicht direkt unterstützt.