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

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

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

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

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
KI-Agent
Knotentyp
#2 KI-Agent
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden KI-Agent
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und KI-Agent 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 Cloud-BigQuery
⚙
KI-Agent
Knotentyp
#2 KI-Agent
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden KI-Agent
KI-Agent 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 Cloud-BigQuery und KI-Agent 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
⚙
KI-Agent
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, KI-Agentund 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 Cloud-BigQuery und KI-Agent Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und KI-Agent (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 Cloud-BigQuery und KI-Agent
Google Cloud BigQuery + KI-Agent + Slack: Wenn in BigQuery neue Daten verfügbar sind, analysiert ein KI-Agent diese und veröffentlicht eine Zusammenfassung der Erkenntnisse in einem angegebenen Slack-Kanal.
Google Cloud BigQuery + AI Agent + Gmail: Sobald neue Kundenfeedbackdaten in BigQuery verfügbar sind, analysiert ein KI-Agent diese und erstellt eine personalisierte Gmail-Antwort. Der Entwurf kann anschließend geprüft und versendet werden.
Google Cloud-BigQuery und KI-Agent Integrationsalternativen
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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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.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und KI-Agent
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit AI Agent verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit dem AI Agent 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 Cloud BigQuery aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und AI Agent-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery-Daten mit KI zur Stimmungsanalyse analysieren?
Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht die Kombination von Google Cloud BigQuery-Daten mit der Verarbeitung durch den AI Agent. Gewinnen Sie sofortige Einblicke in die Stimmung Ihrer Daten – ganz ohne komplexen Code.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit AI Agent ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit AI Agent können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisierung der Stimmungsanalyse großer Datensätze, die in Google Cloud BigQuery gespeichert sind.
- Generieren von Zusammenfassungen wichtiger Trends und Erkenntnisse aus BigQuery-Daten mithilfe von KI.
- Erstellen Sie KI-gesteuerte Berichte auf der Grundlage von BigQuery-Daten und planen Sie deren Bereitstellung.
- Erstellen von Vorhersagemodellen basierend auf historischen BigQuery-Daten.
- Anreichern von BigQuery-Daten mit KI-generierten Tags und Klassifizierungen.
Kann ich Daten vor der KI-Analyse in Latenode transformieren?
Ja, die No-Code-Blöcke und JavaScript-Schritte von Latenode transformieren Daten problemlos, bevor sie zur effizienten Verarbeitung an den AI Agent gesendet werden.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und AI Agent auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Große Datensätze müssen möglicherweise für eine effiziente KI-Verarbeitung optimiert werden.
- AI Agent-Guthaben werden pro Transaktion verbraucht, was sich auf die Workflow-Kosten auswirkt.
- Beim Echtzeit-Datenstreaming von Google Cloud BigQuery kommt es zu Latenzen.