Wie verbinden KI-Agent und Google Cloud-BigQuery
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden KI-Agent und Google Cloud-BigQuery
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu
Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch KI-Agent, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen KI-Agent or Google Cloud-BigQuery ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie KI-Agent or Google Cloud-BigQueryund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie KI-Agent Knoten
Wähle aus KI-Agent Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

KI-Agent
Konfigurieren Sie die KI-Agent
Klicken Sie auf KI-Agent Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den KI-Agent URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

KI-Agent
Knotentyp
#1 KI-Agent
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden KI-Agent
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der KI-Agent Knoten, auswählen Google Cloud-BigQuery aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud-BigQuery.

KI-Agent
⚙
Google Cloud-BigQuery
Authentifizieren Google Cloud-BigQuery
Klicken Sie nun auf Google Cloud-BigQuery und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Cloud-BigQuery Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Cloud-BigQuery durch Latenode.

KI-Agent
⚙
Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#2 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die KI-Agent und Google Cloud-BigQuery Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

KI-Agent
⚙
Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#2 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Google Cloud-BigQuery OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein KI-Agent und Google Cloud-BigQuery Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
- Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
- Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
- Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
- Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
- Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
- Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
- Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
Google Cloud-BigQuery
Trigger auf Webhook
⚙
KI-Agent
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration KI-Agent, Google Cloud-BigQueryund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das KI-Agent und Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen KI-Agent und Google Cloud-BigQuery (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten KI-Agent und Google Cloud-BigQuery
Google Cloud BigQuery + KI-Agent + Slack: Führen Sie eine Abfrage in Google Cloud BigQuery aus. Verwenden Sie anschließend den KI-Agenten, um die Ergebnisse zusammenzufassen. Posten Sie die zusammengefassten Erkenntnisse anschließend in einem Slack-Kanal zur Teamüberprüfung.
Google Cloud BigQuery + AI Agent + Google Tabellen: Führen Sie eine Abfrage mit Google Cloud BigQuery aus. Analysieren Sie anschließend die Daten mit dem KI-Agenten. Speichern Sie die Analyseergebnisse anschließend in einem Google Sheet für Berichte und Verlaufsverfolgung.
KI-Agent und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen
Über uns KI-Agent
Nutzen Sie den KI-Agenten in Latenode, um die Inhaltserstellung, Datenanalyse oder den Kundensupport zu automatisieren. Konfigurieren Sie Agenten mit Eingabeaufforderungen und integrieren Sie sie anschließend in Workflows. Im Gegensatz zu eigenständigen Lösungen können Sie mit Latenode KI mit jeder App verbinden, automatisch skalieren und bei Bedarf mit Code anpassen.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Über uns Google Cloud-BigQuery
Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.
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So funktioniert Latenode
FAQ KI-Agent und Google Cloud-BigQuery
Wie kann ich mein AI-Agent-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery verbinden?
Um Ihr AI Agent-Konto mit Google Cloud BigQuery auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie AI Agent aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre AI Agent- und Google Cloud BigQuery-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich die Antworten von KI-Agenten in BigQuery analysieren?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht automatisierten Datentransfer und damit eine leistungsstarke Analyse der AI-Agent-Ausgaben in Google Cloud BigQuery. Skalieren Sie Erkenntnisse mühelos!
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von AI Agent mit Google Cloud BigQuery ausführen?
Durch die Integration von AI Agent in Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Analyse der Stimmung von KI-generierten Inhalten im großen Maßstab.
- Speichern und Abfragen von AI-Agent-Trainingsdaten in BigQuery.
- Erstellen von Dashboards zur Verfolgung der Leistungsmetriken von KI-Agenten.
- Automatisieren Sie die Datenanreicherung mithilfe des AI Agent vor der BigQuery-Analyse.
- Erstellen von Warnungen basierend auf Anomalien, die durch AI Agent Insights erkannt wurden.
Wie transformiere ich AI-Agent-Daten vor dem Laden in BigQuery?
Verwenden Sie die No-Code-Datentransformationsblöcke oder den JavaScript-Code von Latenode, um die AI-Agent-Ausgabe neu zu gestalten, bevor Sie sie in BigQuery laden.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von AI Agent und Google Cloud BigQuery auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Bei großen Datenübertragungen können Google Cloud BigQuery-Kosten anfallen.
- Ratenbegrenzungen der AI Agent-API können sich auf Workflows mit hohem Volumen auswirken.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung.