Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie Google Cloud BigQuery-Daten mit KI-Erkenntnissen aus OpenAI ChatGPT. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht dies und fügt benutzerdefinierte JavaScript-Logik für erweiterte Datenverarbeitung und kostengünstige Skalierung hinzu, wenn Ihre Anforderungen wachsen.

Apps austauschen

Google Cloud-BigQuery

OpenAI-ChatGPT

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Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT

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 OpenAI-ChatGPT ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or OpenAI-ChatGPTund 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

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie OpenAI-ChatGPT Knoten

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

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

OpenAI-ChatGPT

Authentifizieren OpenAI-ChatGPT

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

1

Google Cloud-BigQuery

+
2

OpenAI-ChatGPT

Knotentyp

#2 OpenAI-ChatGPT

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden OpenAI-ChatGPT

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT Nodes

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

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Google Cloud-BigQuery

+
2

OpenAI-ChatGPT

Knotentyp

#2 OpenAI-ChatGPT

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden OpenAI-ChatGPT

OpenAI-ChatGPT 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 OpenAI-ChatGPT 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

OpenAI-ChatGPT

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud-BigQuery

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, OpenAI-ChatGPTund 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 OpenAI-ChatGPT Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT (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 OpenAI-ChatGPT

Google Tabellen + OpenAI ChatGPT + Slack: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, wird ihr Inhalt zur Zusammenfassung an ChatGPT gesendet. Die Zusammenfassung wird dann in einem dafür vorgesehenen Slack-Kanal veröffentlicht.

OpenAI ChatGPT + Google Tabellen + Google Tabellen: Eine Aufforderung zum Generieren von Daten wird an ChatGPT gesendet. Die generierten Daten werden als neue Zeile in ein Google Sheet eingefügt.

Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT 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 OpenAI-ChatGPT

Integrieren Sie ChatGPT in Latenode für automatisierte Inhaltserstellung, Sentimentanalyse und intelligente Antworten. Erstellen Sie Workflows, die Text analysieren, Daten klassifizieren und Kundeninteraktionen personalisieren. Kombinieren Sie KI-Leistung mit der Flexibilität von Latenode: Orchestrieren Sie komplexe Prozesse, verwalten Sie den Datenfluss und verbinden Sie sich per API mit jeder App – ganz ohne Code.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud-BigQuery und OpenAI-ChatGPT

Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit OpenAI ChatGPT verbinden?

Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit OpenAI ChatGPT 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 OpenAI ChatGPT-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich mit ChatGPT die Kundenstimmung anhand von BigQuery-Daten analysieren?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie BigQuery-Daten zur Sentimentanalyse an ChatGPT senden und die Ergebnisse anschließend wieder in BigQuery speichern. Dies liefert sofort umsetzbare Erkenntnisse in großem Umfang.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit OpenAI ChatGPT ausführen?

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

  • Zusammenfassen großer Datensätze aus Google Cloud BigQuery mithilfe der Sprachmodelle von OpenAI.
  • Erstellen von Marketingtexten basierend auf Datenerkenntnissen, die aus Google Cloud BigQuery extrahiert wurden.
  • Klassifizieren und Markieren von in Google Cloud BigQuery gespeichertem Kundenfeedback mithilfe von KI.
  • Automatisieren Sie die Berichterstellung mit Diagrammen und Zusammenfassungen in natürlicher Sprache aus BigQuery-Daten.
  • Verbessern Sie die Datenqualität durch die Verwendung von OpenAI ChatGPT zum Identifizieren und Korrigieren von Inkonsistenzen.

Welche BigQuery-Datenformate werden in Latenode-Workflows unterstützt?

Latenode unterstützt standardmäßige BigQuery-Datenformate wie JSON, CSV und Avro und gewährleistet so eine nahtlose Datenübertragung und Kompatibilität innerhalb Ihrer Arbeitsabläufe.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und OpenAI ChatGPT auf Latenode?

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

  • Ratenbegrenzungen sowohl von Google Cloud BigQuery als auch von OpenAI ChatGPT-APIs können sich auf Workflows mit hohem Volumen auswirken.
  • Für eine optimale Verarbeitung komplexer Datentransformationen ist möglicherweise benutzerdefinierter JavaScript-Code erforderlich.
  • Die Größe der in einer einzelnen Anfrage an OpenAI ChatGPT gesendeten Daten unterliegt Token-Beschränkungen.

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