Steg 2: Dela upp och förbered bildfiler

Dela upp flera uppladdningar och förbehandla bilder för AI-analys, samtidigt som metadata behålls för efterföljande steg.

1. Lägg till Split File Items och ställ in Field To Split Out på $binary.
2. Koppla Form Intake Trigger till Split File Items.
3. I Inspect Image Details ställer ni in Operation på information och Data Property Name på =Files_{{ $itemIndex }}.
4. I Scale Image Size ställer ni in Operation på resize, Width på ={{ $json.size.width > 512 ? 512 : $json.size.width }}, Height på ={{ $json.size.width > 512 ? (512/$json.size.width) * $json.size.height : $json.size.height }} och Data Property Name på =Files_{{ $itemIndex }}.
5. I Convert Image Payload ställer ni in Operation på binaryToPropery och Binary Property Name på =Files_{{ $itemIndex }}.
6. I Fetch File Metadata ställer ni in Mode på raw och JSON Output på ={{ $binary[$binary.keys()[0]] }}.

Split File Items skickar output parallellt till Fetch File Metadata, Inspect Image Details och Store File in Drive.

Steg 3: Slå ihop strömmar och klassificera bilder med AI

Slå ihop den skalade bild-payloaden och filmetadata, och skicka sedan bilden till AI-klassificeraren.

1. Koppla Inspect Image Details → Scale Image Size → Convert Image Payload.
2. Lägg till Combine Streams och ställ in Mode på combine och Combine By på combineByPosition.
3. Koppla Convert Image Payload till Combine Streams (Input 1) och Fetch File Metadata till Combine Streams (Input 2).
4. Öppna AI Photo Categorizer och ställ in URL på https://api.featherless.ai/v1/chat/completions, Method på POST och JSON Body på ={ "model": "google/gemma-3-27b-it", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:{{ $json.mimeType }};base64,{{ $json.data }}" } }, { "type": "text", "text": "Classify the image into one or more of following categories:Group Shot,Candid,Smiles,Food & Drink,Decorations,Fun,Laughter,Music,Dance Floor,Conversations,Networking,Toasting,Activity,Portrait,Venue,Best Dressed,Selfie,Cheers,Memories. If none of these categories apply, return \"Uncategorised\". Output your response as a comma-limited list only. Do not explain your reasoning." } ] } ] } .
5. Koppla Combine Streams till AI Photo Categorizer.
6. Credential Required: Koppla era featherlessApi-inloggningsuppgifter i AI Photo Categorizer. Om ert konto använder en header-nyckel, koppla även httpHeaderAuth.

Steg 4: Tolka kategorier och lagra filer

Konvertera AI-svaret till en lista och lagra sedan originalfilen i Google Drive.

1. I Parse Category List lägger ni till en tilldelning med namnet categories och värdet ={{ $json.choices[0].message.content.split(',') }}.
2. Koppla AI Photo Categorizer till Parse Category List.
3. I Store File in Drive ställer ni in Name på =[ $('Form Intake Trigger').item.json.Name, '_', $execution.id, '_', $itemIndex, '.', $binary[$binary.keys()[0]].fileName.split('.')[1] ].join('') .
4. Ställ in Input Data Field Name på =Files_{{ $itemIndex }}.
5. Välj mål-Drive och Folder i Store File in Drive.
6. Credential Required: Koppla era googleDriveOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Store File in Drive.

Steg 5: Slå ihop resultat och logga till Google Sheets

Kombinera Drive-filens länk med kategorilistan, bygg en record-payload och lägg till den i ett kalkylark.

1. Ställ in Join Results till Mode combine och Combine By combineByPosition.
2. Koppla Store File in Drive till Join Results (Input 2) och Parse Category List till Join Results (Input 1).
3. I Assemble Record Payload lägger ni till tilldelningar: url ={{ $json.webViewLink }}, catergories ={{ $json.categories }}, submittedBy ={{ $('Form Intake Trigger').first().json.Name }}, submittedAt ={{ $('Form Intake Trigger').item.json.submittedAt.toDateTime().toISO() }}, filename ={{ $json.name }}.
4. I Append Row to Sheet ställer ni in Operation på append och mappar kolumner: url ={{ $json.url }}, filename ={{ $json.filename }}, categories ={{ $json.catergories.map(x => x.trim()).join(',') }}, submittedAt ={{ $json.submittedAt }}, submittedBy ={{ $json.submittedBy }}.
5. Välj mål-Document och Sheet i Append Row to Sheet.
6. Credential Required: Koppla era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Append Row to Sheet.

⚠️ Vanlig fallgrop: Fältnamnet catergories i Assemble Record Payload är avsiktligt felstavat för att matcha den efterföljande mappningen – om ni ändrar det kommer mappningen i Append Row to Sheet att sluta fungera.

Steg 6: Testa och aktivera ert workflow

Verifiera workflowet från början till slut innan ni slår på det för produktionsanvändning.

1. Klicka på Execute Workflow och öppna test-URL:en för Form Intake Trigger.
2. Skicka in ett testnamn och en eller flera jpg- eller png-bilder.
3. Bekräfta att körningen lyckas: en fil skapas av Store File in Drive, kategorier returneras av AI Photo Categorizer och en ny rad läggs till av Append Row to Sheet.
4. När ni är nöjda, växla workflowet till Active för produktionsanvändning.