Google CloudBigQuery e Visão OpenAI Integração

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Centenas de aplicativos para conectar

Enriqueça seu data warehouse: use o OpenAI Vision para analisar imagens armazenadas no Google Cloud BigQuery. O editor visual e o preço acessível do Latenode facilitam o processamento de grandes conjuntos de dados de imagens, mesmo com lógica de IA personalizada.

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Como conectar Google CloudBigQuery e Visão OpenAI

Crie um novo cenário para conectar Google CloudBigQuery e Visão OpenAI

No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.

Adicione o primeiro passo

Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Google CloudBigQuery, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google CloudBigQuery or Visão OpenAI será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google CloudBigQuery or Visão OpenAIe selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.

Adicionar o Google CloudBigQuery Node

Selecione os Google CloudBigQuery nó do painel de seleção de aplicativos à direita.

+
1

Google CloudBigQuery

Configure o Google CloudBigQuery

Clique no Google CloudBigQuery nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google CloudBigQuery URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.

+
1

Google CloudBigQuery

Tipo de nó

#1 Google CloudBigQuery

/

Nome

sem título

Conexão *

Selecionar

Mapa

Conecte-se Google CloudBigQuery

Entrar

Execute o nó uma vez

Adicionar o Visão OpenAI Node

Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google CloudBigQuery nó, selecione Visão OpenAI da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Visão OpenAI.

1

Google CloudBigQuery

+
2

Visão OpenAI

Autenticar Visão OpenAI

Agora, clique no Visão OpenAI nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Visão OpenAI configurações. A autenticação permite que você use Visão OpenAI através do Latenode.

1

Google CloudBigQuery

+
2

Visão OpenAI

Tipo de nó

#2 Visão OpenAI

/

Nome

sem título

Conexão *

Selecionar

Mapa

Conecte-se Visão OpenAI

Entrar

Execute o nó uma vez

Configure o Google CloudBigQuery e Visão OpenAI Nodes

Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.

1

Google CloudBigQuery

+
2

Visão OpenAI

Tipo de nó

#2 Visão OpenAI

/

Nome

sem título

Conexão *

Selecionar

Mapa

Conecte-se Visão OpenAI

Visão OpenAI Autenticação 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Mudar

Selecione uma ação *

Selecionar

Mapa

O ID da ação

Execute o nó uma vez

Configure o Google CloudBigQuery e Visão OpenAI Integração

Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:

  • Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
  • Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
  • Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
  • Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
  • Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
  • Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
  • Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
  • Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
5

JavaScript

6

IA Antrópico Claude 3

+
7

Visão OpenAI

1

Acionador no Webhook

2

Google CloudBigQuery

3

Iterador

+
4

Resposta do webhook

Salvar e ativar o cenário

Depois de configurar Google CloudBigQuery, Visão OpenAI, e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.

Teste o cenário

Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Google CloudBigQuery e Visão OpenAI a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google CloudBigQuery e Visão OpenAI (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.

As formas mais poderosas de se conectar Google CloudBigQuery e Visão OpenAI

Google Cloud BigQuery + OpenAI Vision + Planilhas Google: Analise imagens armazenadas (ou referenciadas) no Google Cloud BigQuery usando o OpenAI Vision para detectar objetos. Registre o URL da imagem, os objetos detectados e os metadados em uma nova linha no Planilhas Google.

Slack + OpenAI Vision + Google Cloud BigQuery: Quando um novo arquivo (imagem) for publicado em um canal do Slack, use o OpenAI Vision para analisá-lo. Salve os resultados da análise e o URL da imagem em uma tabela do BigQuery.

Google CloudBigQuery e Visão OpenAI alternativas de integração

Sobre Google CloudBigQuery

Use o Google Cloud BigQuery no Latenode para automatizar tarefas de data warehouse. Consulte, analise e transforme grandes conjuntos de dados como parte dos seus fluxos de trabalho. Agende importações de dados, acione relatórios ou insira insights em outros aplicativos. Automatize análises complexas sem código e dimensione seus insights com a plataforma flexível e paga conforme o uso do Latenode.

Sobre Visão OpenAI

Use o OpenAI Vision no Latenode para automatizar tarefas de análise de imagens. Detecte objetos, leia texto ou classifique imagens diretamente em seus fluxos de trabalho. Integre dados visuais a bancos de dados ou acione alertas com base no conteúdo da imagem. O editor visual e as integrações flexíveis do Latenode facilitam a adição de visão de IA a qualquer processo. Escale automações sem custos por etapa.

Veja como o Latenode funciona

Perguntas frequentes Google CloudBigQuery e Visão OpenAI

Como posso conectar minha conta do Google Cloud BigQuery ao OpenAI Vision usando o Latenode?

Para conectar sua conta do Google Cloud BigQuery ao OpenAI Vision no Latenode, siga estas etapas:

  • Entre na sua conta Latenode.
  • Navegue até a seção de integrações.
  • Selecione Google Cloud BigQuery e clique em "Conectar".
  • Autentique suas contas do Google Cloud BigQuery e OpenAI Vision fornecendo as permissões necessárias.
  • Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.

Posso analisar imagens armazenadas no BigQuery usando o OpenAI Vision?

Sim, o Latenode permite isso! Analise automaticamente imagens armazenadas no Google Cloud BigQuery usando o OpenAI Vision, enriquecendo seus dados com insights baseados em IA sem codificação complexa.

Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud BigQuery com o OpenAI Vision?

A integração do Google Cloud BigQuery com o OpenAI Vision permite que você execute várias tarefas, incluindo:

  • Analise imagens armazenadas no Google Cloud BigQuery para detecção de objetos.
  • Marque imagens automaticamente no Google Cloud BigQuery com base em seu conteúdo.
  • Extraia texto de imagens no Google Cloud BigQuery para enriquecimento de dados.
  • Detecte rostos e analise atributos faciais em imagens do Google Cloud BigQuery.
  • Classifique imagens no Google Cloud BigQuery com base em categorias predefinidas.

Quais tipos de dados do BigQuery são suportados quando integrados ao OpenAIVision no Latenode?

O Latenode oferece suporte a vários tipos de dados, incluindo URLs de imagens e imagens codificadas em base64, garantindo transferência de dados perfeita para o OpenAI Vision para análise.

Há alguma limitação na integração do Google Cloud BigQuery e do OpenAI Vision no Latenode?

Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:

  • Grandes conjuntos de dados no Google Cloud BigQuery podem exigir consultas otimizadas para processamento eficiente.
  • O OpenAI Vision tem limites de taxa que podem afetar a velocidade de processamento de conjuntos de imagens muito grandes.
  • Tarefas complexas de análise de imagens podem consumir um número significativo de créditos do OpenAI Vision.

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