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Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und Database
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Spracherkennung und Database
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 Spracherkennung, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud Spracherkennung or Database ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Spracherkennung or Databaseund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.
Fügen Sie Google Cloud Spracherkennung Knoten
Wähle aus Google Cloud Spracherkennung Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.
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Google Cloud Spracherkennung
Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung
Klicken Sie auf Google Cloud Spracherkennung Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Cloud Spracherkennung URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.
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Google Cloud Spracherkennung
Knotentyp
#1 Google Cloud Spracherkennung
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud Spracherkennung
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Database Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Spracherkennung Knoten, auswählen Database aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Database.
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Google Cloud Spracherkennung
⚙
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2
Database
Authentifizieren Database
Klicken Sie nun auf Database und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Database Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Database durch Latenode.
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
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2
Database
Knotentyp
#2 Database
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Database
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung und Database 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 Spracherkennung
⚙
+
2
Database
Knotentyp
#2 Database
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Database
Database OAuth 2.0
#66e212yt846363de89f97d54
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud Spracherkennung und Database 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.
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JavaScript
⚙
6
KI Anthropischer Claude 3
⚙
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Database
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Trigger auf Webhook
⚙
2
Google Cloud Spracherkennung
⚙
⚙
3
Iteratoren
⚙
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4
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud Spracherkennung, Databaseund 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 Spracherkennung und Database Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Spracherkennung und Database (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 Spracherkennung und Database
Google Cloud Speech-To-Text + Datenbank + Slack: Transkribiert Audiodaten von Kundensupportanrufen mithilfe der Spracherkennungsfunktion von Google Cloud, speichert das Transkript in einer Datenbank und sendet eine Slack-Benachrichtigung zur Überprüfung an die Manager.
Datenbank + Google Cloud Speech-To-Text + Google Docs: Speichert Audiolinks zu Besprechungen in einer Datenbank, transkribiert das Audio mithilfe von Google Cloud Speech-To-Text (asynchron) und speichert das resultierende Transkript in einem Google Docs-Dokument.
Google Cloud Spracherkennung und Database Integrationsalternativen
Über uns Google Cloud Spracherkennung
Automatisieren Sie die Audiotranskription mit Google Cloud Speech-To-Text in Latenode. Konvertieren Sie Audiodateien in Text und nutzen Sie die Ergebnisse, um Datenbanken zu füllen, Warnmeldungen auszulösen oder Kundenfeedback zu analysieren. Latenode bietet visuelle Tools zur Steuerung des Workflows sowie Codeoptionen für benutzerdefiniertes Parsen oder Filtern. Skalieren Sie Sprach-Workflows ohne komplexe Programmierung.
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Über uns Database
Nutzen Sie die Datenbank in Latenode, um Daten zu zentralisieren und dynamische Workflows zu erstellen. Rufen Sie Daten ab, aktualisieren Sie Datensätze und lösen Sie Aktionen basierend auf Datenbankänderungen aus. Automatisieren Sie Bestandsaktualisierungen, CRM-Synchronisierung oder Lead-Qualifizierung und orchestrieren Sie komplexe Prozesse mit benutzerdefinierter Logik, No-Code-Tools und effizienter Pay-per-Use-Preisgestaltung.
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So funktioniert Latenode
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FAQ Google Cloud Spracherkennung und Database
Wie kann ich mein Google Cloud Speech-To-Text-Konto mithilfe von Latenode mit der Datenbank verbinden?
Um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto mit der Datenbank 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 Speech-To-Text und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud Speech-To-Text- und Datenbankkonten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Transkriptionen automatisch in einer Datenbank archivieren?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie visuell einen Workflow erstellen, um Google Cloud Speech-To-Text-Transkriptionen automatisch in Ihrer Datenbank zu speichern. Das spart Zeit und stellt sicher, dass die Daten schnell zugänglich sind.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in die Datenbank ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in die Datenbank können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Speichern Sie Callcenter-Transkriptionen zur Qualitätsanalyse.
- Protokollieren Sie Sprachsuchanfragen zur Produktverbesserung.
- Erstellen Sie ein durchsuchbares Archiv mit Podcast-Episoden.
- Analysieren Sie Kundenfeedback aus Sprachumfragen.
- Transkribieren Sie Sprachmemos und speichern Sie sie in einer Wissensdatenbank.
Wie verarbeitet Latenode große Google Cloud Speech-To-Text-Audiodateien?
Latenode verarbeitet große Audiodateien effizient mithilfe seiner skalierbaren Architektur und gewährleistet so eine zuverlässige Transkription und Speicherung ohne Leistungsengpässe.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud Speech-To-Text- und Datenbankintegration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die Genauigkeit der Transkriptionen hängt von der Audioqualität und dem verwendeten Sprachmodell ab.
- Die Schreibgeschwindigkeit einer Datenbank kann sich auf die Gesamtverarbeitungszeit großer Datenmengen auswirken.
- Komplexe Datenbankschemata erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code für eine optimale Datenverarbeitung.
