OCR-Bereich und Vision von OpenAI Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Extrahieren Sie Text aus Bildern mit OCR Space und nutzen Sie anschließend OpenAI Vision zur Analyse und Klassifizierung des Inhalts. Der visuelle Editor von Latenode erleichtert die Verbindung dieser Dienste, die Anpassung der Logik mit JavaScript und die kostengünstige Skalierung.

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OCR-Bereich

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Wie verbinden OCR-Bereich und Vision von OpenAI

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

Fügen Sie OCR-Bereich Knoten

Wähle aus OCR-Bereich Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

OCR-Bereich

Konfigurieren Sie die OCR-Bereich

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

+
1

OCR-Bereich

Knotentyp

#1 OCR-Bereich

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden OCR-Bereich

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

+
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

OCR-Bereich

+
2

Vision von OpenAI

Knotentyp

#2 Vision von OpenAI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Vision von OpenAI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

+
2

Vision von OpenAI

Knotentyp

#2 Vision von OpenAI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Vision von OpenAI

Vision von OpenAI OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Google Drive + OCR-Speicherplatz + Google Drive: Wenn eine neue Bilddatei zu einem Google Drive-Ordner hinzugefügt wird, extrahiert die Automatisierung mithilfe von OCR Space Text aus dem Bild. Der extrahierte Text wird dann als neue Textdatei im selben Google Drive-Ordner gespeichert.

Google Drive + OCR-Speicherplatz + Airtable: Wenn eine neue Datei zu Google Drive hinzugefügt wird, extrahiert die Automatisierung mithilfe von OCR Space Text aus dem Bild und erstellt dann mit dem extrahierten Text einen neuen Datensatz in einer Airtable-Datenbank.

OCR-Bereich und Vision von OpenAI Integrationsalternativen

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.

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.

OCR-Bereich + Vision von OpenAI Integration

Verbinden OCR-Bereich und Vision von OpenAI in Minuten mit Latenode.

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So funktioniert Latenode

FAQ OCR-Bereich und Vision von OpenAI

Wie kann ich mein OCR Space-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI Vision verbinden?

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

Kann ich automatisch Text aus Bildern extrahieren und analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht eine nahtlose Integration. Sie können Text mit OCR Space extrahieren und zur Analyse an OpenAI Vision senden, was die Automatisierung verbessert.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von OCR Space mit OpenAI Vision ausführen?

Durch die Integration von OCR Space mit OpenAI Vision können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Analysieren Sie die Stimmung von Texten, die aus gescannten Dokumenten extrahiert wurden.
  • Klassifizieren Sie Bilder basierend auf erkanntem Textinhalt.
  • Extrahieren Sie Daten aus Rechnungen und überprüfen Sie deren Echtheit.
  • Automatisieren Sie die Verarbeitung handschriftlicher Formulare und Einsendungen.
  • Identifizieren Sie Objekte und Text in Fotos zur Bestandsverwaltung.

Wie kann ich die OCR-Space-Genauigkeit bei Latenode-Workflows verbessern?

Sie können die Genauigkeit verbessern, indem Sie Bilder vor der OCR-Verarbeitung mit den integrierten Bildbearbeitungstools von Latenode vorverarbeiten.

Gibt es Einschränkungen bei der OCR Space- und OpenAI Vision-Integration auf Latenode?

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

  • Es gelten die von OCR Space und OpenAI Vision APIs auferlegten Ratenbegrenzungen.
  • Komplexe Bildlayouts erfordern möglicherweise eine erweiterte Vorverarbeitung.
  • Die Genauigkeit der handschriftlichen Texterkennung variiert.

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