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Como conectar Visión de OpenAI y Moxie
Crear un nuevo escenario para conectar Visión de OpenAI y Moxie
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 Moxie Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Visión de OpenAI or Moxiey 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.
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1
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.
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Visión de OpenAI
Tipo de nodo
#1 Visión de OpenAI
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapa
Conéctate Visión de OpenAI
Agregar el formulario Moxie Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Visión de OpenAI nodo, seleccione Moxie de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Moxie.
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Visión de OpenAI
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2
Moxie
Autenticar Moxie
Ahora, haga clic en el Moxie Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Moxie Configuración. La autenticación le permite utilizar Moxie a través de Latenode.
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Visión de OpenAI
⚙
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2
Moxie
Tipo de nodo
#2 Moxie
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapa
Conéctate Moxie
Configura el Visión de OpenAI y Moxie 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 y Moxie 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.
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JavaScript
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IA Antrópica Claude 3
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Moxie
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Activador en webhook
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Visión de OpenAI
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Visión de OpenAI, Moxie, 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 y Moxie La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Visión de OpenAI y Moxie (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Visión de OpenAI y Moxie
OpenAI Vision + Moxie + Slack: Cuando OpenAI Vision detecta un defecto del producto en una imagen, se crea un ticket en Moxie y se envía una notificación a un canal de Slack designado.
Moxie + OpenAI Vision + Jira: Cuando se crea una nueva tarea en Moxie, se agrega automáticamente una imagen a OpenAI Vision para su análisis y se crea un informe de error vinculado en Jira.
Visión de OpenAI y Moxie alternativas de integración
Sobre nosotros 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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Sobre nosotros Moxie
Utilice Moxie en Latenode para automatizar los flujos de trabajo de entrada y validación de datos. Extraiga datos de múltiples fuentes, utilice Moxie para depurarlos y estandarizarlos, y luego envíe los datos refinados a sus bases de datos o aplicaciones. Benefíciese del editor visual y la arquitectura escalable de Latenode para gestionar grandes conjuntos de datos de forma eficiente y sin código.
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Visión de OpenAI + Moxie integración
Conéctate Visión de OpenAI y Moxie en minutos con Latenode.
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Preguntas Frecuentes Visión de OpenAI y Moxie
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de OpenAI Vision a Moxie usando Latenode?
Para conectar su cuenta de OpenAI Vision a Moxie en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione OpenAI Vision y haga clic en “Conectar”.
- Autentique sus cuentas OpenAI Vision y Moxie proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo etiquetar imágenes automáticamente en Moxie en función del análisis de OpenAI Vision?
¡Sí, puedes! Latenode te permite analizar imágenes automáticamente con OpenAI Vision y actualizar los registros de Moxie. Esto optimiza los flujos de trabajo y ahorra mucho tiempo.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar OpenAI Vision con Moxie?
La integración de OpenAI Vision con Moxie le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Categorizar automáticamente las imágenes cargadas en Moxie según el contenido visual.
- Cómo marcar imágenes inapropiadas en Moxie mediante la detección de contenido de OpenAI Vision.
- Extraer texto de imágenes en Moxie mediante OCR y almacenarlo como metadatos.
- Generación de respuestas automatizadas en Moxie basadas en los resultados del análisis de imágenes.
- Enriquecer los perfiles de clientes de Moxie con información derivada de imágenes enviadas por los usuarios.
¿Cómo gestiona Latenode los límites de procesamiento de imágenes para OpenAI Vision?
Latenode le permite administrar llamadas API e implementar el manejo de errores, lo que garantiza flujos de trabajo estables incluso con grandes volúmenes de imágenes.
¿Existen limitaciones para la integración de OpenAI Vision y Moxie en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- El análisis visual complejo que requiere modelos muy específicos puede necesitar una codificación personalizada.
- Los límites de velocidad impuestos por las API de OpenAI Vision y Moxie pueden afectar la velocidad de procesamiento.
- La precisión del análisis de imágenes depende de la calidad y la claridad de las imágenes.
