Wie verbinden Vision von OpenAI und Bewegung
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Vision von OpenAI und Bewegung
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 Bewegung ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Vision von OpenAI or Bewegungund 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 Bewegung Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Vision von OpenAI Knoten, auswählen Bewegung aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Bewegung.

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

Vision von OpenAI
⚙
Bewegung
Knotentyp
#2 Bewegung
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Bewegung
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI und Bewegung 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
⚙
Bewegung
Knotentyp
#2 Bewegung
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Bewegung
Bewegung 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 Bewegung 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
⚙
Bewegung
Trigger auf Webhook
⚙
Vision von OpenAI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Vision von OpenAI, Bewegungund 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 Bewegung Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Vision von OpenAI und Bewegung (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 Bewegung
Bewegung + OpenAI Vision + Slack: Wenn Motion ein Aufgabenereignis erkennt, analysiert OpenAI Vision ein Überwachungskamerabild, um Personen zu identifizieren. Werden Personen erkannt, wird eine Slack-Nachricht gesendet, um den Sicherheitsdienst zu alarmieren.
Motion + OpenAI Vision + Jira: Wenn Motion ein Aufgabenereignis erkennt, wird ein Bild mit OpenAI Vision analysiert. Bei einem Sicherheitsverstoß wird ein Jira-Ticket zur Behebung des Problems erstellt.
Vision von OpenAI und Bewegung Integrationsalternativen
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
Verwandte Kategorien
Über uns Bewegung
Nutzen Sie Motion in Latenode, um Aufgaben und Projekte basierend auf Echtzeitdaten automatisch zu planen. Lösen Sie Motion-Updates aus anderen Apps aus oder aktualisieren Sie andere Tools, wenn sich Motion-Aufgaben ändern. Verbinden Sie Motion mit Ihrem CRM oder Kalender und automatisieren Sie Team-Workflows. Der Low-Code-Editor vereinfacht die Anpassung und stellt sicher, dass Aufgaben priorisiert und Termine plattformübergreifend eingehalten werden.
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So funktioniert Latenode
FAQ Vision von OpenAI und Bewegung
Wie kann ich mein OpenAI Vision-Konto mithilfe von Latenode mit Motion verbinden?
Um Ihr OpenAI Vision-Konto mit Motion 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 Motion-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Aufgaben basierend auf der Bildanalyse automatisch planen?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht eine nahtlose Integration und ermöglicht Ihnen das Auslösen von Motion-Tasks basierend auf der Bildanalyse von OpenAI Vision. So optimieren Sie mühelos Ihre Projektmanagement-Workflows.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von OpenAI Vision mit Motion ausführen?
Durch die Integration von OpenAI Vision mit Motion können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Erstellen Sie automatisch Bewegungsaufgaben aus identifizierten Objekten in Bildern.
- Priorisieren Sie Aufgaben in Motion basierend auf der Bildinhaltsanalyse durch OpenAI Vision.
- Aktualisieren Sie Aufgabenbeschreibungen in Motion mit aus Bildern extrahierten Details.
- Planen Sie Besprechungen in Motion nach der bildbasierten Ereigniserkennung.
- Lösen Sie Projektphasen in Motion basierend auf visuellen Fortschrittsaktualisierungen aus.
Wie sicher sind Daten, wenn ich OpenAIVision über Latenode verbinde?
Latenode verwendet sichere Authentifizierungsprotokolle und Verschlüsselung, um Ihre Daten beim Verbinden mit OpenAI Vision zu schützen und die Vertraulichkeit während aller Automatisierungsprozesse zu gewährleisten.
Gibt es Einschränkungen bei der OpenAI Vision- und Motion-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Ratenbegrenzungen von OpenAI Vision- und Motion-APIs können die Ausführung des Workflows beeinträchtigen.
- Komplexe Bildanalyseaufgaben können mehr Verarbeitungsressourcen verbrauchen.
- Für bestimmte Datentransformationen ist möglicherweise benutzerdefinierter JavaScript-Code erforderlich.