Code Filter Import Webhook

🎯 Mục đích

Mục tiêu chính của quy trình làm việc này là tự động tải lên một tập dữ liệu hình ảnh cây trồng vào Qdrant để phục vụ cho việc phát hiện bất thường và phân loại bằng cách sử dụng thuật toán KNN (K-nearest neighbors).

⚙️ Cách Thức Hoạt Động

Kích Hoạt Quy Trình: Người dùng nhấn nút “Test workflow” để bắt đầu quy trình.
Lưu Trữ Dữ Liệu: Quy trình truy cập Google Cloud Storage để lấy dữ liệu hình ảnh cây trồng.
Thiết Lập Trường Dữ Liệu: Sử dụng nút “set” để chỉ định các trường cần thiết cho việc gửi tới Qdrant.
Thiết Lập Biến Cluster: Cấu hình các biến cần thiết để kết nối với Qdrant.
Nhúng Hình Ảnh: Gửi yêu cầu HTTP để nhúng hình ảnh cây trồng.
Tạo Bộ Sưu Tập Qdrant: Gửi yêu cầu HTTP đến Qdrant để tạo một bộ sưu tập mới.
Kiểm Tra Sự Tồn Tại: Kiểm tra xem bộ sưu tập đã tồn tại hay chưa.
Định Dạng Dữ Liệu: Sử dụng nút “set” để chuẩn hóa dữ liệu theo định dạng API mong muốn.
Tải Lên Nhóm Dữ Liệu: Gửi yêu cầu HTTP để tải nhóm dữ liệu lên Qdrant.
Chia Nhóm và Tạo UUID: Sử dụng mã để chia nhóm và sinh UUID cho các điểm Qdrant.
Kiểm Tra Tồn Tại Bộ Sưu Tập: Nếu bộ sưu tập tồn tại, tiến hành thêm dữ liệu.
Chỉ Số Payload: Gửi yêu cầu HTTP để chỉ mục hóa dữ liệu theo tên cây trồng.
Lọc Dữ Liệu: Lọc ra các đối tượng là cà chua để kiểm tra bất thường.

🔗 Tích Hợp Chính

manualTrigger: Kích hoạt quy trình bằng tay.
googleCloudStorage: Truy cập dữ liệu từ Google Cloud.
set: Định nghĩa và thiết lập trường dữ liệu.
httpRequest: Gửi yêu cầu tới Qdrant cho các thao tác khác nhau.
code: Thực hiện các phép toán phức tạp, như tạo UUID.
if: Kiểm tra điều kiện tồn tại của bộ sưu tập.
filter: Lọc dữ liệu theo tiêu chí cụ thể.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Quy trình này giải quyết vấn đề tự động hóa trong việc tải lên dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng học máy. Nó giúp tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời tăng cường khả năng phát hiện sớm các bất thường trong dữ liệu cây trồng.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

Quy trình này có độ phức tạp trung bình và yêu cầu bảo trì để cập nhật kết nối API cũng như quy trình xử lý dữ liệu. Để tối ưu hóa, có thể xem xét sử dụng các phương pháp ghi log và báo cáo để theo dõi trạng thái của quy trình một cách hiệu quả hơn.

🏷️ Thẻ

#Tự_Động_Hóa
#Phát_Hiện_Bất_Thường
#Phân_Loại
#Machine_Learning
#Dữ_Liệu

wfai.online