Image Embedding Workflow mit n8n

Dieser Workflow lädt ein Bild von Google Drive herunter, analysiert die Farbkanäle, generiert Schlüsselwörter mit OpenAI und speichert die Daten in einem Vektorstore.

Image Embedding Workflow mit n8n

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Workflow Übersicht

Dieser n8n-Workflow führt mehrere Schritte zur Verarbeitung und Analyse eines Bildes durch und integriert Funktionen zur Bildembedding. Nachfolgend die detaillierte Beschreibung der einzelnen Knoten.

1. When clicking „Test workflow“

Typ: Manual Trigger
Beschreibung: Dieser Knoten ist der Ausgangspunkt des Workflows. Er wartet auf einen manuellen Trigger, um den Workflow zu starten.

2. Google Drive

Typ: Google Drive
Beschreibung: Dieser Knoten lädt ein Bild von Google Drive herunter.
Einstellungen:

  • fileId: Hier wird die Datei-ID für das Bild angegeben, das heruntergeladen werden soll.

3. Get Color Information

Typ: Edit Image
Beschreibung: In diesem Knoten wird die Farbinformation des heruntergeladenen Bildes extrahiert.
Einstellungen:

  • operation: ist auf „information“ gesetzt, um die Farbkanäle zu analysieren.

4. Resize Image

Typ: Edit Image
Beschreibung: Dieser Knoten sorgt dafür, dass das Bild auf eine Größe von 512×512 Pixeln geändert wird, wenn es größer ist.
Einstellungen:

  • width: 512
  • height: 512
  • operation: „resize“
  • resizeOption: „onlyIfLarger“

5. Get Image Keywords

Typ: OpenAi
Beschreibung: Hier werden mithilfe von OpenAI Schlüsselwörter für das Bild erstellt.
Einstellungen:

  • text: Ein detaillierter Prompt zur Erlangung von Schlüsselwörtern.
  • inputType: „base64“ (Das Bild wird in diesem Format eingegeben).

6. Combine Image Analysis

Typ: Merge
Beschreibung: Kombiniert die Farb- und Schlüsselwortinformationen.
Einstellungen:

  • mode: „combine“
  • combinationMode: „mergeByPosition“

7. Document for Embedding

Typ: Set
Beschreibung: Hier wird das Dokument erstellt, das in den Vektorstore eingegeben wird.
Einstellungen:

  • data: Strukturierte Informationen über das Bild und seine Metadaten.

8. In-Memory Vector Store

Typ: Vector Store In Memory
Beschreibung: Dieser Knoten speichert die erzeugten Embeddings des Dokuments im Speicher.
Einstellungen:

  • mode: „insert“
  • memoryKey: „image_embeddings“ (der Schlüssel für den Zugriff auf die Embeddings).

9. Search for Image

Typ: Vector Store In Memory
Beschreibung: Nutzt den Vektorstore, um nach Bildern zu suchen.
Einstellungen:

  • mode: „load“
  • prompt: „student having fun“ (der Suchbegriff).

Ergebnis

Dieser Workflow ermöglicht es, Bilder von Google Drive herunterzuladen, ihre Eigenschaften zu analysieren und sie in einem Vektorstore zu verwalten, was eine gezielte Bildsuche ermöglicht.

Für detaillierte Informationen und den Download des Workflows besuchen Sie bitte den folgenden Link:

Workflow herunterladen

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