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Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und Grist
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Spracherkennung und Grist
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 Grist ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Spracherkennung or Gristund 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.
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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 Grist Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Spracherkennung Knoten, auswählen Grist aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Grist.
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
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2
Grist
Authentifizieren Grist
Klicken Sie nun auf Grist und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Grist Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Grist durch Latenode.
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
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2
Grist
Knotentyp
#2 Grist
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grist
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung und Grist 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
Grist
Knotentyp
#2 Grist
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grist
Grist 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 Grist 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
⚙
+
7
Grist
1
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, Gristund 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 Grist Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Spracherkennung und Grist (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 Grist
Google Cloud Speech-To-Text + Grist + Slack: Transkribiert Audiodateien, die in Google Cloud Storage gespeichert sind, mithilfe der Google Cloud Speech-To-Text-Funktion. Das resultierende Transkript wird anschließend als neuer Datensatz in Grist gespeichert. Abschließend wird eine Zusammenfassung des Transkripts zusammen mit einem Link zum Grist-Datensatz an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.
Grist + Google Cloud Speech-To-Text + Google Docs: Wenn in Grist neue Datensätze erstellt oder aktualisiert werden (z. B. Umfrageantworten) und ein entsprechender Link zu einer Audiodatei vorhanden ist, wird der Audiotext mithilfe der Google Cloud Speech-To-Text-Funktion transkribiert. Der transkribierte Text wird anschließend zur Berichterstellung an ein Google Docs-Dokument angehängt.
Google Cloud Spracherkennung und Grist 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 Grist
Verwenden Sie Grist in Latenode, um benutzerdefinierte Daten-Dashboards zu erstellen und komplexe Datensätze in Ihren Automatisierungs-Workflows zu verwalten. Lösen Sie Flows basierend auf Grist-Updates aus oder schreiben Sie Daten nach der Verarbeitung zurück in Grist. Fügen Sie benutzerdefinierte Logik mit JavaScript hinzu und skalieren Sie ohne Schrittgebühren, um leistungsstarke datengesteuerte Automatisierungen zu erstellen.
Ähnliche Anwendungen
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So funktioniert Latenode
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FAQ Google Cloud Spracherkennung und Grist
Wie kann ich mein Google Cloud Speech-To-Text-Konto mithilfe von Latenode mit Grist verbinden?
Um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto mit Grist 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 Grist-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Audio automatisch transkribieren und in Grist speichern?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie dies ganz einfach automatisieren. Transkribieren Sie Audiodaten mit Google Cloud Speech-To-Text und speichern Sie die Ergebnisse direkt in einer Grist-Tabelle zur Analyse und Berichterstellung.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit Grist ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in Grist können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatische Transkription von Kundensupportanrufen in Grist zur Analyse.
- Erstellen durchsuchbarer Datenbanken mit transkribierten Besprechungsnotizen innerhalb von Grist.
- Analysieren sprachbasierter Umfrageantworten und Speichern von Erkenntnissen in Grist.
- Erstellen von Workflows zum Transkribieren von Audiodateien und Aktualisieren von Grist-Datensätzen.
- Erstellen von Berichten aus transkribierten Audiodaten, die in Grist gespeichert und organisiert sind.
Wie verarbeitet Latenode große Audiodateien für die Transkription?
Latenode verwaltet große Dateien effizient. Es verarbeitet große Audiodateien durch Aufteilen in Blöcke und gewährleistet eine präzise Transkription über Google Cloud Speech-To-Text sowie eine nahtlose Integration mit Grist.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud Speech-To-Text- und Grist-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die Genauigkeit der Sprache-zu-Text-Konvertierung hängt von der Audioqualität ab.
- Grist hat Beschränkungen hinsichtlich der Größe und Anzahl der Datensätze pro Dokument.
- Für die komplexe Audioverarbeitung ist möglicherweise benutzerdefinierter JavaScript-Code erforderlich.
