Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie Daten in Google Cloud BigQuery mit KI-Erkenntnissen von Google Vertex AI. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe Pipelines, während flexible JavaScript-Knoten und erschwingliche Ausführungskosten die Skalierbarkeit Ihrer KI-Projekte gewährleisten.

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Google Cloud-BigQuery

Google Vertex-KI

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Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI

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 Google Vertex-KI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Google Vertex-KIund 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.

+
1

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.

+
1

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#1 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Vertex-KI Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Google Vertex-KI aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Vertex-KI.

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

Google Vertex-KI

Authentifizieren Google Vertex-KI

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

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Google Vertex-KI OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

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 Google Vertex-KI 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.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Vertex-KI

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud-BigQuery

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Google Vertex-KIund 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 Google Vertex-KI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI (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 Google Vertex-KI

Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Google Tabellen: Analysieren Sie Daten aus Google Cloud BigQuery mithilfe des Gemini-Modells von Google Vertex AI und speichern Sie die Analyseergebnisse dann zur Berichterstellung und Nachverfolgung in einer neuen Zeile in Google Sheets.

Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack: Wenn neue Daten zu BigQuery hinzugefügt werden, analysieren Sie diese mit Vertex AI. Bei Anomalien senden Sie eine Nachricht an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal, um das Team zu benachrichtigen.

Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI 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.

Über uns Google Vertex-KI

Nutzen Sie Vertex AI in Latenode, um KI-gestützte Automatisierung zu erstellen. Integrieren Sie schnell Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Bilderkennung. Automatisieren Sie Datenanreicherungs- oder Content-Moderations-Workflows ohne komplexe Programmierung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verkettung und zuverlässige Skalierung von KI-Aufgaben. Sie zahlen nur für die Ausführungszeit jedes Flows.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud-BigQuery und Google Vertex-KI

Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Google Vertex AI verbinden?

Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Google Vertex AI auf Latenode zu verbinden:

  • 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 Google Vertex AI-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich benutzerdefinierte Modelle mit BigQuery-Daten in Vertex AI trainieren?

Ja, das ist möglich. Latenode vereinfacht die Datenübertragung und das Modelltraining und ermöglicht so schnellere Iteration und Bereitstellung. Nutzen Sie No-Code-Blöcke, JavaScript und KI zur Optimierung Ihrer Modelle.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google Vertex AI ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google Vertex AI können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisieren von Trainingspipelines für Machine-Learning-Modelle mithilfe von BigQuery-Daten.
  • Erstellen von Echtzeit-Vorhersagediensten mithilfe von in BigQuery gespeicherten Daten.
  • Analysieren großer Datensätze in BigQuery, um die Leistung des Vertex AI-Modells zu verbessern.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Dashboards mit Erkenntnissen aus KI-gestützten BigQuery-Analysen.
  • Orchestrierung der Datenvorverarbeitung in BigQuery vor der Weiterleitung an Vertex AI.

Wie verarbeitet Latenode große BigQuery-Datensätze effizient?

Latenode nutzt Streaming und Stapelverarbeitung, optimierte Datenübertragung und eine skalierbare Infrastruktur, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Google Vertex AI auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Durch das Echtzeit-Datenstreaming von BigQuery können zusätzliche Kosten entstehen.
  • Das anfängliche Modelltraining kann je nach Datensatzgröße viel Zeit in Anspruch nehmen.

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