Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud
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 LamaCloud ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Spracherkennung or LamaCloudund 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.

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.

Google Cloud Spracherkennung
Knotentyp
#1 Google Cloud Spracherkennung
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud Spracherkennung
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie LamaCloud Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Spracherkennung Knoten, auswählen LamaCloud aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb LamaCloud.

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

Google Cloud Spracherkennung
⚙
LamaCloud
Knotentyp
#2 LamaCloud
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden LamaCloud
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Cloud Spracherkennung
⚙
LamaCloud
Knotentyp
#2 LamaCloud
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden LamaCloud
LamaCloud OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud 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.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
LamaCloud
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud Spracherkennung
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud Spracherkennung, LamaCloudund 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 LamaCloud Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud (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 LamaCloud
Google Cloud Speech-To-Text + LlamaCloud + Slack: Sobald eine neue Datei zu einem bestimmten Speicherort hinzugefügt wird, transkribiert Google Cloud Speech-To-Text die Audiodatei. LlamaCloud fasst das Transkript anschließend zusammen, und die wichtigsten Erkenntnisse werden in einem festgelegten Slack-Kanal veröffentlicht.
Google Cloud Speech-To-Text + LlamaCloud + Google Docs: Nachdem Google Cloud Speech-To-Text eine Audiodatei aus dem Speicher transkribiert hat, extrahiert LlamaCloud die wichtigsten Daten, um eine Zusammenfassung zu erstellen. Die fertige Zusammenfassung wird anschließend in einem neuen Google Docs-Dokument gespeichert.
Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud 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 LamaCloud
Nutzen Sie LlamaCloud innerhalb von Latenode, um die Bereitstellung von KI-Modellen zu optimieren. Erstellen Sie Workflows, die schnelles Engineering, A/B-Tests und Modellbewertung automatisieren. Verbinden Sie Datenquellen, lösen Sie LlamaCloud-Jobs aus und verwalten Sie Ergebnisse über Webhooks oder REST. Skalieren Sie KI-Aufgaben und verfolgen Sie die Leistung visuell – ganz ohne komplexen Code.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud Spracherkennung und LamaCloud
Wie kann ich mein Google Cloud Speech-To-Text-Konto mithilfe von Latenode mit LlamaCloud verbinden?
Um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto mit LlamaCloud 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 LlamaCloud-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Audiodateien mit Speech-To-Text und LlamaCloud zusammenfassen?
Ja, das können Sie! Mit Latenode können Sie den gesamten Prozess automatisieren und Zusammenfassungen mit KI-gestützten Schritten und fortschrittlicher Logik für optimale Präzision erstellen.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit LlamaCloud ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in LlamaCloud können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Transkribieren Sie Audio und erstellen Sie Artikel für die Wissensdatenbank.
- Analysieren Sie die Transkripte von Kundenanrufen auf Stimmungen.
- Kennzeichnen Sie Audioinhalte automatisch mit relevanten Schlüsselwörtern.
- Erstellen Sie Zusammenfassungen aus Besprechungsaufzeichnungen.
- Erstellen Sie interaktive Sprachassistenten mit der KI von LlamaCloud.
Kann ich mit Speech-To-Text auf Latenode benutzerdefinierte Vokabulare verwenden?
Ja, Latenode unterstützt benutzerdefinierte Vokabulare. Verbessern Sie die Genauigkeit mithilfe von JavaScript-Blöcken für die erweiterte Vor- und Nachbearbeitung der Audiodaten.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud Speech-To-Text- und LlamaCloud-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Große Audiodateien können eine erhebliche Verarbeitungszeit erfordern.
- Die Genauigkeit der Transkriptionen hängt von der Audioqualität ab.
- Die Ratenbegrenzungen von LlamaCloud können sich auf Workflows mit hohem Volumen auswirken.