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

Ajoutez le Vision d'OpenAI Nœud
Sélectionnez le Vision d'OpenAI nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

Vision d'OpenAI
Configurer le Vision d'OpenAI
Cliquez sur le Vision d'OpenAI nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Vision d'OpenAI URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

Vision d'OpenAI
Type de nœud
#1 Vision d'OpenAI
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Vision d'OpenAI
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Vision d'OpenAI noeud, sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Google Cloud BigQuery (REST).

Vision d'OpenAI
(I.e.
Google Cloud BigQuery (REST)
Authentifier Google Cloud BigQuery (REST)
Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST) paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery (REST) via Latenode.

Vision d'OpenAI
(I.e.
Google Cloud BigQuery (REST)
Type de nœud
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST) Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

Vision d'OpenAI
(I.e.
Google Cloud BigQuery (REST)
Type de nœud
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0
Sélectionnez une action *
Sélectionnez
Carte
L'ID d'action
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST) 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.

JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
Google Cloud BigQuery (REST)
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Vision d'OpenAI
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Vision d'OpenAI, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST) l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST) (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 Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST)
Google Sheets + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack : When a new row is added to a Google Sheet, the data is inserted into a BigQuery table. If specific criteria are met, a Slack message is sent to a designated channel to notify the team about potential anomalies.
Google Sheets + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack : When a new row is added to a Google Sheet, the data is inserted into a BigQuery table. A query job is then run on the table and its results are sent to Slack.
Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST) alternatives d'intégration
QUI SOMMES-NOUS 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.
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QUI SOMMES-NOUS 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.
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Découvrez comment fonctionne Latenode
QFP Vision d'OpenAI et Google Cloud BigQuery (REST)
How can I connect my OpenAI Vision account to Google Cloud BigQuery (REST) using Latenode?
To connect your OpenAI Vision account to Google Cloud BigQuery (REST) on Latenode, follow these steps:
- Connectez-vous Ă votre compte Latenode.
- Accédez à la section intégrations.
- Sélectionnez OpenAI Vision et cliquez sur « Connecter ».
- Authenticate your OpenAI Vision and Google Cloud BigQuery (REST) accounts by providing the necessary permissions.
- Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.
Can I analyze image data and store insights?
Yes, you can! Latenode allows no-code automation, so you can automatically analyze images with OpenAI Vision, then store the extracted insights in Google Cloud BigQuery (REST) for further analysis.
What types of tasks can I perform by integrating OpenAI Vision with Google Cloud BigQuery (REST)?
Integrating OpenAI Vision with Google Cloud BigQuery (REST) allows you to perform various tasks, including:
- Automatically extract text from images and store it in a database.
- Analyze product images for quality control and log results.
- Process visual data to identify trends and populate dashboards.
- Categorize images based on content and record the classifications.
- Monitor social media images for brand mentions and store findings.
Puis-je utiliser JavaScript pour transformer des données entre les deux applications ?
Yes! Latenode supports JavaScript, allowing complex data transformations between OpenAI Vision and Google Cloud BigQuery (REST) beyond simple field mapping.
Are there any limitations to the OpenAI Vision and Google Cloud BigQuery (REST) integration on Latenode?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- Large volumes of image data can impact workflow execution time.
- Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un codage JavaScript.
- Google Cloud BigQuery (REST) costs apply based on usage volume.