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Como conectar Visão OpenAI e Treinar
Crie um novo cenário para conectar Visão OpenAI e Treinar
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 Visão OpenAI, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Visão OpenAI or Treinar será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Visão OpenAI or Treinare selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Visão OpenAI Node
Selecione os Visão OpenAI nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Visão OpenAI
Configure o Visão OpenAI
Clique no Visão OpenAI nó para configurá-lo. Você pode modificar o Visão OpenAI URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Treinar Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Visão OpenAI nó, selecione Treinar da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Treinar.
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Visão OpenAI
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Treinar
Autenticar Treinar
Agora, clique no Treinar nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Treinar configurações. A autenticação permite que você use Treinar através do Latenode.
Configure o Visão OpenAI e Treinar Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
Configure o Visão OpenAI e Treinar 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.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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Acionador no Webhook
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Visão OpenAI, Treinar, 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 Visão OpenAI e Treinar a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Visão OpenAI e Treinar (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 Visão OpenAI e Treinar
Trainerize + Planilhas Google: Quando o status de um cliente muda no Trainerize, registre a atualização, incluindo o ID do cliente e o novo status, em uma Planilha Google para acompanhar o progresso e manter registros.
Trainerize + Slack: Quando um cliente é adicionado ao Trainerize, encontre o usuário correspondente do Slack por e-mail e envie uma mensagem direta ao treinador no Slack, notificando-o sobre o novo cliente.
Visão OpenAI e Treinar alternativas de integração
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.
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Sobre Treinar
Automatize a gestão de clientes de fitness com o Trainerize no Latenode. Acione fluxos de trabalho ao concluir o treino, atualizações nutricionais ou cadastros de novos clientes. Envie dados para CRMs, sistemas de faturamento ou ferramentas de comunicação. O Latenode oferece ferramentas flexíveis, como webhooks e JavaScript personalizado, para uma integração profunda com o Trainerize, simplificando tarefas que vão além da automação básica.
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Veja como o Latenode funciona
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Perguntas frequentes Visão OpenAI e Treinar
Como posso conectar minha conta OpenAI Vision ao Trainerize usando o Latenode?
Para conectar sua conta OpenAI Vision ao Trainerize no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione OpenAI Vision e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas OpenAI Vision e Trainerize fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar fotos do progresso do cliente automaticamente?
Sim, você pode! O Latenode permite a análise automatizada de fotos enviadas ao Trainerize via OpenAI Vision, fornecendo insights valiosos. Melhore o engajamento do cliente e personalize seus planos de condicionamento físico com eficiência.
Que tipos de tarefas posso realizar integrando o OpenAI Vision com o Trainerize?
A integração do OpenAI Vision com o Trainerize permite que você execute diversas tarefas, incluindo:
- Sinalizar automaticamente exercícios com forma incorreta usando análise visual.
- Extração de informações nutricionais de fotos de refeições registradas pelos clientes.
- Gerando rotinas de treino personalizadas com base na análise da composição corporal.
- Acompanhamento do progresso do cliente comparando fotos de antes e depois usando IA.
- Criação de mensagens de feedback personalizadas com base nos resultados da análise de imagens.
Quão precisa é a análise de imagens do OpenAI Vision no Latenode?
A precisão depende da qualidade e da complexidade da imagem. O Latenode permite pré-processamento e filtragem para aprimorar os resultados da análise, aumentando a confiabilidade.
Há alguma limitação na integração do OpenAI Vision e do Trainerize no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Imagens complexas ou de baixa resolução podem reduzir a precisão do OpenAI Vision.
- Altos volumes de análise de imagens podem gerar custos adicionais do OpenAI Vision.
- A análise em tempo real pode apresentar latência dependendo do tamanho da imagem e da velocidade da rede.
