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

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten
Wähle aus Vision von OpenAI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Vision von OpenAI
Knotentyp
#1 Vision von OpenAI
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Lerche Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Vision von OpenAI Knoten, auswählen Lerche aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Lerche.

Vision von OpenAI
⚙
Lerche
Authentifizieren Lerche
Klicken Sie nun auf Lerche und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Lerche Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Lerche durch Latenode.

Vision von OpenAI
⚙
Lerche
Knotentyp
#2 Lerche
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Lerche
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI und Lerche Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Vision von OpenAI
⚙
Lerche
Knotentyp
#2 Lerche
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Lerche
Lerche OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Vision von OpenAI und Lerche 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
⚙
Lerche
Trigger auf Webhook
⚙
Vision von OpenAI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Vision von OpenAI, Lercheund 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 Vision von OpenAI und Lerche Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Vision von OpenAI und Lerche (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Vision von OpenAI und Lerche
Lark + OpenAI Vision + Google Drive: Wenn in einem Lark-Gruppenchat eine neue Nachricht mit einem Bild gesendet wird, wird das Bild von OpenAI Vision analysiert (nicht in den bereitgestellten Aktionen verfügbar). Der extrahierte Text und das Originalbild werden anschließend in einem dafür vorgesehenen Ordner in Google Drive gespeichert.
Lark + OpenAI Vision + Jira: Wenn ein Benutzer in Lark einen Fehler mit einem Bild meldet, löst die Nachricht eine Bildanalyse durch OpenAI Vision aus (nicht in den bereitgestellten Aktionen verfügbar). Anschließend wird ein Jira-Ticket erstellt und das Bild als Anhang zum Problem hinzugefügt.
Vision von OpenAI und Lerche Integrationsalternativen
ÜBER MICH 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
Verwandte Kategorien
ÜBER MICH 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
So funktioniert Latenode
FAQ Vision von OpenAI und Lerche
Wie kann ich mein OpenAI Vision-Konto mithilfe von Latenode mit Lark verbinden?
Um Ihr OpenAI Vision-Konto mit Lark auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie OpenAI Vision und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre OpenAI Vision- und Lark-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Bilder automatisch analysieren und Zusammenfassungen an Lark senden?
Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Erstellung komplexer Workflows. Analysieren Sie Bilder automatisch mit OpenAI Vision und senden Sie Zusammenfassungen direkt an Lark-Kanäle für die Teamzusammenarbeit.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von OpenAI Vision mit Lark ausführen?
Durch die Integration von OpenAI Vision mit Lark können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Erkennen von Objekten in Bildern und Senden von Benachrichtigungen über Lark.
- Text aus Bildern extrahieren und in Lark-Kanälen posten.
- Analysieren der Bildstimmung und Teilen der Ergebnisse in Lark.
- Moderieren von Bildinhalten und Alarmieren von Teams über Lark.
- Erstellen Sie bildbasierte Umfragen und sammeln Sie Antworten in Lark.
Wie geht Latenode mit den Ratenbegrenzungen von OpenAI Vision für die Bildanalyse um?
Latenode bietet integrierte Ratenbegrenzung und Fehlerbehandlung. Sie können auch JavaScript-Blöcke verwenden, um eine benutzerdefinierte Wiederholungslogik zu implementieren und so eine stabile Leistung sicherzustellen.
Gibt es Einschränkungen bei der OpenAI Vision- und Lark-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Komplexe Bildanalyse-Workflows können eine erhebliche Verarbeitungszeit in Anspruch nehmen.
- Die Genauigkeit der Bildanalyse hängt von der Bildqualität ab.
- Die API von Lark verfügt über eigene Ratenbegrenzungen, die sich auf Workflows mit hohem Volumen auswirken können.