Wie verbinden Google AI und Google Cloud-BigQuery
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google AI 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 Google AI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google AI or Google Cloud-BigQuery ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google AI or Google Cloud-BigQueryund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google AI Knoten
Wähle aus Google AI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Google AI
Knotentyp
#1 Google AI
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google AI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google AI 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.

Google AI
⚙
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.

Google AI
⚙
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 Google AI 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.

Google AI
⚙
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 Google AI 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
⚙
Google AI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google AI, 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 Google AI und Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google AI 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 Google AI und Google Cloud-BigQuery
Google AI + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Analysieren Sie in BigQuery gespeicherte KI-Modellergebnisse, verwenden Sie Google AI, um die Daten zu verarbeiten und zusammenfassende Berichte in Google Sheets zu erstellen.
Google Cloud BigQuery + Google AI + Slack: Wenn die KI mithilfe von Google AI Anomalien in BigQuery-Daten erkennt, wird zur schnellen Überprüfung eine Benachrichtigung an einen Slack-Kanal gesendet.
Google AI und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen
Über uns Google AI
Nutzen Sie Google AI in Latenode, um Ihre Workflows zu optimieren. Verarbeiten Sie Texte, übersetzen Sie Sprachen oder analysieren Sie Bilder automatisch. Im Gegensatz zu direkten API-Aufrufen können Sie mit Latenode KI mit anderen Apps kombinieren, Logik hinzufügen und ohne Code skalieren. Automatisieren Sie Inhaltsmoderation, Sentimentanalyse und mehr.
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.
Ähnliche Anwendungen
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So funktioniert Latenode
FAQ Google AI und Google Cloud-BigQuery
Wie kann ich mein Google AI-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery verbinden?
Um Ihr Google AI-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 Google AI aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google AI- 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 Ausgabe eines KI-Modells mit BigQuery auf Trends analysieren?
Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht die Übertragung von Google AI-Ergebnissen an BigQuery für detaillierte Analysen. Identifizieren Sie Trends und verbessern Sie mühelos die Modellgenauigkeit.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google AI mit Google Cloud BigQuery ausführen?
Durch die Integration von Google AI in Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisieren Sie die Datenanreicherung mithilfe von in BigQuery gespeicherten KI-Erkenntnissen.
- Erstellen Sie Vorhersagemodelle auf der Grundlage von KI-verarbeiteten BigQuery-Daten.
- Erstellen Sie Berichte, die die KI-Analyse von BigQuery-Datensätzen zusammenfassen.
- Erstellen Sie Echtzeit-Dashboards, die die Auswirkungen von KI auf BigQuery-Daten zeigen.
- Lösen Sie Aktionen basierend auf KI-gestützten Erkenntnissen aus BigQuery-Daten aus.
Kann ich JavaScript-Code im AI + BigQuery-Workflow verwenden?
Ja! Latenode ermöglicht Ihnen die Integration von JavaScript für komplexe Logik- und Datentransformationen in Ihre Google AI- und BigQuery-Workflows.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google AI und Google Cloud BigQuery auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Kenntnisse erforderlich.
- Die Ratenbegrenzungen von Google AI und BigQuery gelten weiterhin.
- Für die Ersteinrichtung sind Kenntnisse über die Google Cloud-Berechtigungen erforderlich.