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Agente de IA que crea sus flujos de trabajo por usted
Cientos de aplicaciones para conectarse
Evalúe automáticamente las entregas de los estudiantes en LearnDash con OpenAI Vision para analizar imágenes, diagramas o documentos. El editor visual y los precios accesibles de Latenode facilitan la automatización y escalabilidad de flujos de trabajo de calificación complejos.
Conéctese Visión de OpenAI LearnDash en minutos con Latenode.
Crear Visión de OpenAI a LearnDash flujo de trabajo
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Automatice su flujo de trabajo
Intercambiar aplicaciones
Visión de OpenAI
LearnDash
No es necesaria tarjeta de crédito
Sin restricciones
Crear un nuevo escenario para conectar Visión de OpenAI LearnDash
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 Visión de OpenAI, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Visión de OpenAI or LearnDash Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Visión de OpenAI or LearnDashy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Visión de OpenAI Nodo
Seleccione la pestaña Visión de OpenAI nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
Visión de OpenAI
Configura el Visión de OpenAI
Haga clic en el botón Visión de OpenAI Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Visión de OpenAI URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
Visión de OpenAI
Tipo de nodo
#1 Visión de OpenAI
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapa
Conéctese Visión de OpenAI
Agregar el formulario LearnDash Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Visión de OpenAI nodo, seleccione LearnDash de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro LearnDash.
Visión de OpenAI
⚙
LearnDash
Autenticar LearnDash
Ahora, haga clic en el LearnDash Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su LearnDash Configuración. La autenticación le permite utilizar LearnDash a través de Latenode.
Visión de OpenAI
⚙
LearnDash
Tipo de nodo
#2 LearnDash
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapa
Conéctese LearnDash
Configura el Visión de OpenAI LearnDash Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
Configurar el Visión de OpenAI LearnDash Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
JavaScript
⚙
IA Antrópica Claude 3
⚙
LearnDash
Activador en webhook
⚙
Visión de OpenAI
⚙
⚙
Iterador
⚙
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Visión de OpenAI, LearnDash, 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 Visión de OpenAI LearnDash La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Visión de OpenAI LearnDash (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
LearnDash + Slack + Hojas de cálculo de Google: Cuando un estudiante entrega un ensayo en LearnDash, se envía un mensaje de Slack al instructor para notificarlo. Los detalles del envío, incluyendo el nombre del estudiante y la URL del ensayo, también se agregan a una Hoja de Cálculo de Google para su seguimiento.
LearnDash + Hojas de cálculo de Google + Slack: Cuando un estudiante completa un curso en LearnDash, su estado de finalización se registra en una Hoja de Cálculo de Google. Posteriormente, se le envía un mensaje de Slack para felicitarlo.
Acerca de 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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Acerca de LearnDash
Automatiza la gestión de cursos de LearnDash en Latenode. Inscribe a los usuarios automáticamente, envía actualizaciones de progreso y activa acciones en otras aplicaciones según la finalización del curso. Mantén los datos de los estudiantes sincronizados con tu CRM y herramientas de marketing. Crea rutas de aprendizaje personalizadas visualmente; escala los procesos sin código ni cargos por paso.
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¿Cómo puedo conectar mi cuenta de OpenAI Vision a LearnDash usando Latenode?
Para conectar su cuenta de OpenAI Vision a LearnDash en Latenode, siga estos pasos:
¿Puedo evaluar automáticamente las entregas de tareas basadas en imágenes?
¡Sí, es fácil! Usa OpenAI Vision para analizar las entregas de los estudiantes y actualizar automáticamente su progreso en LearnDash. La interfaz sin código de Latenode facilita y escala la configuración.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar OpenAI Vision con LearnDash?
La integración de OpenAI Vision con LearnDash le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
¿Qué modelos de OpenAIVision son compatibles con la integración de LatenodeLearnDash?
Latenode es compatible con todos los modelos de OpenAI Vision. Aproveche funciones avanzadas como ingeniería rápida y JavaScript personalizado para optimizar el rendimiento y el coste.
¿Existen limitaciones para la integración de OpenAI Vision y LearnDash en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta: