Como conectar BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI
Crear un nuevo escenario para conectar BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.

Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un BigQuery en la nube de Google, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, BigQuery en la nube de Google or Visión de OpenAI Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca BigQuery en la nube de Google or Visión de OpenAIy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.

Agregar el BigQuery en la nube de Google Nodo
Seleccione el botón BigQuery en la nube de Google nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

BigQuery en la nube de Google
Configura el BigQuery en la nube de Google
Haz clic en el botón BigQuery en la nube de Google Nodo para configurarlo. Puedes modificar el BigQuery en la nube de Google URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.

BigQuery en la nube de Google
Tipo de nodo
#1 BigQuery en la nube de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate BigQuery en la nube de Google
Agregar el Visión de OpenAI Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el BigQuery en la nube de Google nodo, seleccione Visión de OpenAI de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Visión de OpenAI.

BigQuery en la nube de Google
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Visión de OpenAI
Autenticar Visión de OpenAI
Ahora, haga clic en el Visión de OpenAI Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Visión de OpenAI Configuración. La autenticación le permite utilizar Visión de OpenAI a través de Latenode.

BigQuery en la nube de Google
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Visión de OpenAI
Tipo de nodo
#2 Visión de OpenAI
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Visión de OpenAI
Configura el BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.

BigQuery en la nube de Google
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Visión de OpenAI
Configurar el BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.

JavaScript
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IA Antrópica Claude 3
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Visión de OpenAI
Activador en webhook
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BigQuery en la nube de Google
⚙
⚙
Iterador
⚙
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar BigQuery en la nube de Google, Visión de OpenAI, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI
Google Cloud BigQuery + OpenAI Vision + Hojas de cálculo de Google: Analice imágenes almacenadas (o referenciadas) en Google Cloud BigQuery con OpenAI Vision para detectar objetos. Registre la URL de la imagen, los objetos detectados y los metadatos en una nueva fila de Hojas de Cálculo de Google.
Slack + OpenAI Vision + Google Cloud BigQuery: Cuando se publica un nuevo archivo (imagen) en un canal de Slack, se usa OpenAI Vision para analizarlo. Guarda los resultados del análisis y la URL de la imagen en una tabla de BigQuery.
BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI alternativas de integración
Quien es BigQuery en la nube de Google
Usa Google Cloud BigQuery en Latenode para automatizar las tareas de almacenamiento de datos. Consulta, analiza y transforma grandes conjuntos de datos como parte de tus flujos de trabajo. Programa importaciones de datos, genera informes o incorpora información a otras aplicaciones. Automatiza análisis complejos sin código y escala tus conocimientos con la plataforma flexible de pago por uso de Latenode.
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Quien es Visión de OpenAI
Utilice OpenAI Vision en Latenode para automatizar las tareas de análisis de imágenes. Detecte objetos, lea texto o clasifique imágenes directamente en sus flujos de trabajo. Integre datos visuales con bases de datos o active alertas basadas en el contenido de las imágenes. El editor visual de Latenode y sus integraciones flexibles facilitan la incorporación de visión artificial a cualquier proceso. Escale las automatizaciones sin precios por paso.
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Vea cómo funciona Latenode
Preguntas Frecuentes BigQuery en la nube de Google y Visión de OpenAI
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery a OpenAI Vision usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery a OpenAI Vision en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Cloud BigQuery y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery y OpenAI Vision proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar imágenes almacenadas en BigQuery usando OpenAI Vision?
¡Sí, Latenode lo permite! Analice automáticamente las imágenes almacenadas en Google Cloud BigQuery con OpenAI Vision y enriquezca sus datos con información basada en IA sin necesidad de programación compleja.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery con OpenAI Vision?
La integración de Google Cloud BigQuery con OpenAI Vision le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Analice imágenes almacenadas en Google Cloud BigQuery para la detección de objetos.
- Etiqueta automáticamente imágenes en Google Cloud BigQuery según su contenido.
- Extraiga texto de imágenes dentro de Google Cloud BigQuery para enriquecer los datos.
- Detecta rostros y analiza atributos faciales en imágenes de Google Cloud BigQuery.
- Clasifique imágenes en Google Cloud BigQuery según categorías predefinidas.
¿Qué tipos de datos de BigQuery son compatibles cuando se integran con OpenAIVision en Latenode?
Latenode admite varios tipos de datos, incluidas URL de imágenes e imágenes codificadas en base64, lo que garantiza una transferencia de datos fluida a OpenAI Vision para su análisis.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery y OpenAI Vision en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Los conjuntos de datos grandes en Google Cloud BigQuery pueden requerir consultas optimizadas para un procesamiento eficiente.
- OpenAI Vision tiene límites de velocidad que pueden afectar la velocidad de procesamiento para conjuntos de imágenes muy grandes.
- Las tareas complejas de análisis de imágenes pueden consumir una cantidad significativa de créditos OpenAI Vision.