Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Transkription von Audiodateien automatisch mit Google Cloud Speech-To-Text und sichere Speicherung der Ergebnisse in Microsoft SQL Server. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Integration und bietet kostengünstige Skalierung und benutzerdefiniertes JavaScript für erweiterte Datenbearbeitung.

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Google Cloud Spracherkennung

Microsoft SQL Server

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Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server

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 Microsoft SQL Server ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Spracherkennung or Microsoft SQL Serverund 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

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Spracherkennung

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Microsoft SQL Server Knoten

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

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Google Cloud Spracherkennung

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2

Microsoft SQL Server

Authentifizieren Microsoft SQL Server

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

1

Google Cloud Spracherkennung

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2

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#2 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server 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 Spracherkennung

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Microsoft SQL Server

Knotentyp

#2 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server 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

Microsoft SQL Server

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud Spracherkennung

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud Spracherkennung, Microsoft SQL Serverund 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 Microsoft SQL Server Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server (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 Microsoft SQL Server

Google Cloud Speech-To-Text + Microsoft SQL Server + Slack: Transkribiert Audio aus Google Cloud Storage mithilfe der Spracherkennung, fügt die Transkription in eine Microsoft SQL Server-Datenbank ein und benachrichtigt einen Slack-Kanal, wenn in der Transkription bestimmte Schlüsselwörter gefunden werden.

Google Cloud Speech-To-Text + Jira + Microsoft SQL Server: Wenn lange Audiodateien erkannt und deren Text aus Google Cloud Storage extrahiert werden, wird ein Jira-Ticket erstellt und das Audiotranskript zusammen mit der Jira-Ticket-ID in einer Microsoft SQL Server-Datenbank für zukünftige Referenz- und Nachverfolgungszwecke gespeichert.

Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server 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.

Über uns Microsoft SQL Server

Nutzen Sie Microsoft SQL Server in Latenode, um Datenbankaufgaben zu automatisieren. Fragen Sie Daten direkt ab, aktualisieren Sie sie oder fügen Sie sie als Reaktion auf Trigger ein. Synchronisieren Sie SQL-Daten mit anderen Anwendungen und vereinfachen Sie Datenpipelines für Reporting und Analysen. Erstellen Sie automatisierte Workflows ohne komplexe Programmierung, um Datenbanken effizient zu verwalten und Vorgänge zu skalieren.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud Spracherkennung und Microsoft SQL Server

Wie kann ich mein Google Cloud Speech-To-Text-Konto mithilfe von Latenode mit Microsoft SQL Server verbinden?

Um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto mit Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Callcenter-Transkriptionen in einer SQL-Datenbank speichern?

Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Datentransformation. Speichern Sie Google Cloud Speech-To-Text-Transkriptionen in Microsoft SQL Server für Analyse und Reporting.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit Microsoft SQL Server ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in Microsoft SQL Server können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Transkribierte Audiodaten werden zur späteren Analyse direkt in einer Datenbank gespeichert.
  • Erstellen durchsuchbarer Archive mit Transkripten von Kundensupport-Anrufen.
  • Automatisierte Dateneingabe aus Sprachnotizen in strukturierte SQL-Tabellen.
  • Erstellen von Berichten zu häufig genannten Schlüsselwörtern aus Sprachdaten.
  • Erstellen eines Echtzeit-Dashboards mit sprachbasierten Datenerkenntnissen.

Kann Latenode Audiodateien von Cloud-Speicherdiensten verarbeiten?

Ja, Latenode unterstützt die Verarbeitung von Audiodateien aus verschiedenen Cloud-Speicherdiensten. Nutzen Sie unsere Dateianalyse-Tools für erweiterte Workflows.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Speech-To-Text und Microsoft SQL Server auf Latenode?

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

  • Große Audiodateien können eine erhebliche Verarbeitungszeit erfordern.
  • Die Genauigkeit der Spracherkennung hängt von der Audioqualität ab.
  • Größenbeschränkungen für SQL Server-Datenbanken können sich auf die langfristige Speicherung auswirken.

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