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Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und Google Cloud BigQuery (REST)
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Spracherkennung und Google Cloud BigQuery (REST)
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 Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Spracherkennung or Google Cloud BigQuery (REST)und 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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1
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.
+
1
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 Google Cloud BigQuery (REST) Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Spracherkennung Knoten, auswählen Google Cloud BigQuery (REST) aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud BigQuery (REST).
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
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2
Google Cloud BigQuery (REST)
Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)
Klicken Sie nun auf Google Cloud BigQuery (REST) und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Cloud BigQuery (REST) Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Cloud BigQuery (REST) durch Latenode.
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
+
2
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung und Google Cloud BigQuery (REST) 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
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST) 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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Google Cloud BigQuery (REST)
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Trigger auf Webhook
⚙
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Google Cloud Spracherkennung
⚙
⚙
3
Iteratoren
⚙
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4
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud Spracherkennung, Google Cloud BigQuery (REST)und 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 Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Spracherkennung und Google Cloud BigQuery (REST) (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 Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud Speech-To-Text + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Diese Automatisierung transkribiert Audiodateien, die in Google Cloud Storage gespeichert sind, mithilfe von Google Cloud Speech-To-Text. Der transkribierte Text wird anschließend in Google Cloud BigQuery gespeichert. Abschließend wird eine Slack-Nachricht an einen angegebenen Kanal gesendet, wenn neue Transkriptionen zu BigQuery hinzugefügt werden.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Cloud Speech-To-Text + Google Tabellen: Dieser Flow analysiert transkribierte Audiodaten, die in Google Cloud BigQuery gespeichert sind. Die Daten werden abgefragt, und die Ergebnisse werden von Google Cloud Speech-To-Text für weitere Analysen verwendet (möglicherweise Zusammenfassung oder Keyword-Extraktion – mithilfe der Aktion „Sprache erkennen“ werden Abschnitte des vorhandenen Transkripts analysiert). Die Analyseergebnisse werden anschließend zur Überprüfung und Nachverfolgung in einem Google Sheet protokolliert.
Google Cloud Spracherkennung und Google Cloud BigQuery (REST) 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.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Über uns Google Cloud BigQuery (REST)
Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.
Ähnliche Anwendungen
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So funktioniert Latenode
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FAQ Google Cloud Spracherkennung und Google Cloud BigQuery (REST)
Wie kann ich mein Google Cloud Speech-To-Text-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) verbinden?
Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) auf Latenode zu verbinden:
- 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 Google Cloud BigQuery (REST)-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Callcenter-Audio analysieren?
Ja, das ist möglich. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Datentransformation von Audiodaten in strukturierte Erkenntnisse. Dies automatisiert die Analyse und verbessert Reaktionsstrategien.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit Google Cloud BigQuery (REST) ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in Google Cloud BigQuery (REST) können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Transkribieren von Audio und Speichern der Ergebnisse in strukturierten Tabellen.
- Durchführen einer Stimmungsanalyse anhand transkribierter Sprachdaten.
- Erstellen von Berichten zu häufig erwähnten Schlüsselwörtern.
- Automatisch aktualisierte Dashboards mit Echtzeit-Einblicken.
- Archivieren und Indizieren transkribierter Audiodaten.
Wie handhabt Latenode die Google Cloud Speech-To-Text-Authentifizierung?
Latenode bietet eine sichere und unkomplizierte OAuth-basierte Authentifizierung, mit der Sie Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto problemlos autorisieren können.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Speech-To-Text und Google Cloud BigQuery (REST) auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Große Audiodateien können eine erhebliche Verarbeitungszeit erfordern.
- Die BigQuery-Kosten hängen von Ihrem Datenvolumen und der Abfragekomplexität ab.
- Bei der Echtzeittranskription besteht eine inhärente Latenz.
