Google Cloud BigQuery 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

Enrichissez votre entrepôt de données : utilisez OpenAI Vision pour analyser les images stockées dans Google Cloud BigQuery. L'éditeur visuel et les tarifs abordables de Latenode simplifient le traitement de grands ensembles de données d'images, même avec une logique d'IA personnalisée.

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Google Cloud BigQuery

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery et Vision d'OpenAI

Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery 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, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery or Vision d'OpenAI sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery or Vision d'OpenAIet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud

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

+
1

Google Cloud BigQuery

Configurer le Google Cloud BigQuery

Cliquez sur le Google Cloud BigQuery nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery 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

Type de nœud

#1 Google Cloud BigQuery

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery

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Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Vision d'OpenAI Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery 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

(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

(I.e.

+
2

Vision d'OpenAI

Type de nœud

#2 Vision d'OpenAI

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Vision d'OpenAI

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery 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

(I.e.

+
2

Vision d'OpenAI

Type de nœud

#2 Vision d'OpenAI

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Vision d'OpenAI

Vision d'OpenAI Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

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L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery 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.

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7

Vision d'OpenAI

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud BigQuery

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud BigQuery, 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 et Vision d'OpenAI l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery 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 et Vision d'OpenAI

Google Cloud BigQuery + OpenAI Vision + Google Sheets : Analysez les images stockées (ou référencées) dans Google Cloud BigQuery avec OpenAI Vision pour détecter les objets. Enregistrez l'URL de l'image, les objets détectés et les métadonnées dans une nouvelle ligne dans Google Sheets.

Slack + OpenAI Vision + Google Cloud BigQuery : Lorsqu'un nouveau fichier (image) est publié sur un canal Slack, utilisez OpenAI Vision pour l'analyser. Enregistrez les résultats de l'analyse et l'URL de l'image dans une table BigQuery.

Google Cloud BigQuery et Vision d'OpenAI alternatives d'intégration

À propos Google Cloud BigQuery

Utilisez Google Cloud BigQuery dans Latenode pour automatiser vos tâches d'entreposage de données. Interrogez, analysez et transformez d'énormes ensembles de données dans le cadre de vos workflows. Planifiez des importations de données, déclenchez des rapports ou alimentez d'autres applications avec des insights. Automatisez des analyses complexes sans code et étendez vos insights grâce à la plateforme flexible et payante de Latenode.

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 et Vision d'OpenAI

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

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

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud BigQuery et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery 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, Latenode le permet ! Analysez automatiquement les images stockées dans Google Cloud BigQuery avec OpenAI Vision, enrichissant ainsi vos données d'informations basées sur l'IA, sans codage complexe.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery à OpenAI Vision ?

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

  • Analysez les images stockées dans Google Cloud BigQuery pour la détection d'objets.
  • Marquez automatiquement les images dans Google Cloud BigQuery en fonction de leur contenu.
  • Extrayez du texte à partir d’images dans Google Cloud BigQuery pour enrichir les données.
  • Détectez les visages et analysez les attributs du visage dans les images Google Cloud BigQuery.
  • Classez les images dans Google Cloud BigQuery en fonction de catégories prédéfinies.

Quels types de données BigQuery sont pris en charge lorsqu'ils sont intégrés à OpenAI Vision sur Latenode ?

Latenode prend en charge différents types de données, notamment les URL d'images et les images codées en base64, garantissant un transfert de données transparent vers OpenAI Vision pour analyse.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery 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 dans Google Cloud BigQuery peuvent nécessiter des requêtes optimisées pour un traitement efficace.
  • OpenAI Vision a des limites de débit qui peuvent affecter la vitesse de traitement pour les très grands ensembles d'images.
  • Les tâches d’analyse d’images complexes peuvent consommer un nombre important de crédits OpenAI Vision.

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