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Wie verbinden Google Cloud Spracherkennung und PostgreSQL
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Spracherkennung und PostgreSQL
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 PostgreSQL ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Spracherkennung or PostgreSQLund 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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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 PostgreSQL Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Spracherkennung Knoten, auswählen PostgreSQL aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb PostgreSQL.
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
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2
PostgreSQL
Authentifizieren PostgreSQL
Klicken Sie nun auf PostgreSQL und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem PostgreSQL Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung PostgreSQL durch Latenode.
1
Google Cloud Spracherkennung
⚙
+
2
PostgreSQL
Knotentyp
#2 PostgreSQL
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden PostgreSQL
⏵
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud Spracherkennung und PostgreSQL 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
PostgreSQL
Knotentyp
#2 PostgreSQL
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden PostgreSQL
PostgreSQL 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 PostgreSQL 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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7
PostgreSQL
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, PostgreSQLund 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 PostgreSQL Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Spracherkennung und PostgreSQL (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 PostgreSQL
Google Cloud Speech-To-Text + PostgreSQL + Slack: Wenn eine neue Audiodatei eines Kundensupportanrufs gespeichert wird, transkribiert Google Cloud Speech-To-Text diese asynchron. Das resultierende Transkript wird anschließend in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert und eine Zusammenfassung des Anrufs zur Überprüfung an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.
Google Cloud Speech-To-Text + Google Docs + PostgreSQL: Transkription archivierter Meeting-Audiodaten automatisch mit Google Cloud Speech-To-Text. Erstellen Sie anschließend mit dem transkribierten Text ein Meeting-Protokoll in Google Docs und speichern Sie wichtige Informationen in einer PostgreSQL-Datenbank.
Google Cloud Spracherkennung und PostgreSQL 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 PostgreSQL
Nutzen Sie PostgreSQL in Latenode, um Datenbankaufgaben zu automatisieren. Erstellen Sie Flows, die auf Datenbankänderungen reagieren, oder nutzen Sie gespeicherte Daten, um Aktionen in anderen Anwendungen auszulösen. Automatisieren Sie Reporting, Datensicherungen oder synchronisieren Sie Daten systemübergreifend ohne Code. Skalieren Sie komplexe Daten-Workflows einfach im visuellen Editor von Latenode.
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So funktioniert Latenode
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FAQ Google Cloud Spracherkennung und PostgreSQL
Wie kann ich mein Google Cloud Speech-To-Text-Konto mithilfe von Latenode mit PostgreSQL verbinden?
Um Ihr Google Cloud Speech-To-Text-Konto mit PostgreSQL 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 PostgreSQL-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich transkribierte Callcenter-Audiodaten in PostgreSQL archivieren?
Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht dies. Transkription von Audiodaten mit Google Cloud Speech-To-Text automatisch und sichere Speicherung von Text und Metadaten in PostgreSQL zur Analyse und Einhaltung von Compliance-Vorgaben.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text mit PostgreSQL ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud Speech-To-Text in PostgreSQL können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Transkribierte Besprechungsnotizen direkt in einer Datenbank speichern.
- Analysieren der Transkripte von Kundensupportanrufen auf Stimmung.
- Erstellen durchsuchbarer Archive diktierter Sprachmemos.
- Erstellen eines sprachgesteuerten Dateneingabesystems.
- Automatische Aktualisierung von Datenbankeinträgen basierend auf Sprachbefehlen.
Wie verarbeite ich lange Audiodateien mit Google Cloud Speech-To-Text in Latenode?
Mit Latenode können Sie große Dateien aufteilen, parallel verarbeiten und die Ausgabe anschließend aggregieren. Dies beschleunigt die Transkription und die Datenbankeingabe.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud Speech-To-Text- und PostgreSQL-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die Genauigkeit der Transkription hängt von der Audioqualität und der Sprachverständlichkeit ab.
- Große Datenmengen können ohne Optimierung die Ausführungsgeschwindigkeit des Workflows beeinträchtigen.
- Größenbeschränkungen für PostgreSQL-Datenbanken können die langfristige Speicherkapazität beeinträchtigen.
