Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI Intégration :

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Agent d'IA qui crée vos flux de travail pour vous

Des centaines d'applications pour se connecter

Automatisez les analyses d'images : analysez les visuels avec OpenAI Vision, puis consignez, interrogez et rapportez les résultats dans Google Cloud BigQuery (REST). L'éditeur visuel de Latenode et son prix d'exécution abordable rendent ce pipeline de données basé sur l'IA accessible, personnalisable et évolutif pour répondre à tous les besoins métier.

Échanger des applications

Google Cloud BigQuery (REST)

Vision d'OpenAI

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI

Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Google Cloud BigQuery (REST), déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery (REST) or Vision d'OpenAI sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery (REST) or Vision d'OpenAIet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Sélectionnez le Google Cloud BigQuery (REST) nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST)

Cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery (REST) URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Vision d'OpenAI Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery (REST) noeud, sélectionnez Vision d'OpenAI dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Vision d'OpenAI.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Vision d'OpenAI

Authentifier Vision d'OpenAI

Maintenant, cliquez sur le Vision d'OpenAI nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre Vision d'OpenAI paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Vision d'OpenAI via Latenode.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Vision d'OpenAI

Type de nœud

#2 Vision d'OpenAI

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Vision d'OpenAI

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Vision d'OpenAI

Type de nœud

#2 Vision d'OpenAI

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Vision d'OpenAI

Vision d'OpenAI Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

Vision d'OpenAI

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud BigQuery (REST), Vision d'OpenAI, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ OpenAI Vision + Slack : Analysez les données dans BigQuery, utilisez-les pour sélectionner une image, demandez à Vision d'analyser l'image, puis publiez des informations sur Slack.

Google Sheets + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ OpenAI Vision : Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée à une feuille Google, analysez l'image associée dans BigQuery et stockez les résultats dans la même feuille Google.

Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI alternatives d'intégration

À propos Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisez les workflows de données BigQuery dans Latenode. Interrogez et analysez des ensembles de données volumineux directement dans vos scénarios d'automatisation, sans avoir recours au SQL manuel. Planifiez les requêtes, transformez les résultats avec JavaScript et transférez les données vers d'autres applications. Adaptez le traitement de vos données sans codage complexe ni frais par opération élevés. Idéal pour l'automatisation du reporting, de l'analyse et de l'entreposage de données.

À propos Vision d'OpenAI

Utilisez OpenAI Vision dans Latenode pour automatiser les tâches d'analyse d'images. Détectez des objets, lisez du texte ou classez des images directement dans vos workflows. Intégrez des données visuelles à des bases de données ou déclenchez des alertes en fonction du contenu des images. L'éditeur visuel et les intégrations flexibles de Latenode facilitent l'intégration de la vision par IA à tout processus. Automatisez vos processus sans tarification à l'étape.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Google Cloud BigQuery (REST) et Vision d'OpenAI

Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à OpenAI Vision à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à OpenAI Vision sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) ​​et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery (REST) ​​et OpenAI Vision en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je analyser des images stockées dans BigQuery à l’aide d’OpenAI Vision ?

Oui, c'est possible ! Latenode facilite cela en permettant le transfert et le traitement directs des données entre les applications. Cela permet d'obtenir des informations instantanées sur les images, d'automatiser les flux de travail et d'améliorer la productivité.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery (REST) ​​avec OpenAI Vision ?

L'intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​avec OpenAI Vision vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Marquez automatiquement les images stockées dans BigQuery en fonction du contenu visuel.
  • Extrayez le texte des images et stockez les données dans des tables BigQuery.
  • Analysez le sentiment des images et enregistrez les résultats dans BigQuery pour la création de rapports.
  • Détectez les objets dans les images et mettez à jour les ensembles de données BigQuery en conséquence.
  • Générez des descriptions d'images et enregistrez-les sous forme de données structurées.

Puis-je planifier des mises à jour régulières des données BigQuery avec l’analyse OpenAI Vision ?

Oui ! Latenode vous permet de planifier des workflows, d'automatiser l'analyse des données BigQuery et le traitement OpenAI Vision à des intervalles souhaités.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​et OpenAI Vision sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Les grands ensembles de données d'images de BigQuery peuvent nécessiter un traitement optimisé pour plus de vitesse.
  • Les tâches de vision complexes peuvent consommer davantage de crédits de traitement OpenAI Vision.
  • Des frais de transfert de données entre Google Cloud BigQuery (REST) ​​et OpenAI Vision s'appliquent.

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