Wie verbinden Google Vertex-KI und Grundreihe
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI und Grundreihe
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 Vertex-KI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Vertex-KI or Grundreihe ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or Grundreiheund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Vertex-KI Knoten
Wähle aus Google Vertex-KI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

Google Vertex-KI
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI
Klicken Sie auf Google Vertex-KI Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Vertex-KI URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

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

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

Google Vertex-KI
⚙
Grundreihe
Knotentyp
#2 Grundreihe
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grundreihe
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Grundreihe 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 Vertex-KI
⚙
Grundreihe
Knotentyp
#2 Grundreihe
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grundreihe
Grundreihe OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Vertex-KI und Grundreihe 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
⚙
Grundreihe
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Grundreiheund 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 Vertex-KI und Grundreihe Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Grundreihe (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 Vertex-KI und Grundreihe
Baserow + Google Vertex AI + Slack: Wenn neues Kundenfeedback zu Baserow hinzugefügt wird, analysiert Google Vertex AI dessen Stimmung. Bei negativer Stimmung wird eine Slack-Nachricht an einen bestimmten Kanal gesendet, um das Team auf das dringende Problem aufmerksam zu machen.
Baserow + Google Vertex AI + Google Sheets: Diese Automatisierung fasst neue Einträge in einer Baserow-Datenbank mithilfe von Google Vertex AI zusammen. Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesen Zusammenfassungen werden anschließend zur Nachverfolgung und Analyse in einem Google Sheet gespeichert.
Google Vertex-KI und Grundreihe Integrationsalternativen
Über uns Google Vertex-KI
Nutzen Sie Vertex AI in Latenode, um KI-gestützte Automatisierung zu erstellen. Integrieren Sie schnell Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Bilderkennung. Automatisieren Sie Datenanreicherungs- oder Content-Moderations-Workflows ohne komplexe Programmierung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verkettung und zuverlässige Skalierung von KI-Aufgaben. Sie zahlen nur für die Ausführungszeit jedes Flows.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Über uns Grundreihe
Verwenden Sie Baserow mit Latenode, um flexible Datenbanken zu erstellen, die automatisierte Workflows auslösen. Aktualisieren Sie Baserow-Zeilen aus jeder App oder nutzen Sie Zeilenänderungen, um komplexe Abläufe zu starten. Perfekt für die Datenverwaltung innerhalb von Latenode-Automatisierungen ohne komplexe Programmierung. Skalieren Sie einfach mit Latenodes effizienter Pay-per-Execution-Preisgestaltung.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Grundreihe
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Baserow verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Baserow auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie Google Vertex AI aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Vertex AI- und Baserow-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Baserow-Daten mit Vertex AI automatisch anreichern?
Ja, das können Sie! Latenode ermöglicht Ihnen die nahtlose Integration von Vertex-KI-Modellen, um Baserow-Einträge anzureichern, wertvolle Erkenntnisse hinzuzufügen und die Datenverfeinerung mühelos zu automatisieren.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Baserow ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit Baserow können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisierung der Stimmungsanalyse von in Baserow gespeicherten Textdaten.
- Generieren von Produktbeschreibungen für neue Baserow-Datenbankeinträge.
- Klassifizieren von Kundenfeedback innerhalb von Baserow mithilfe von Vertex-KI-Modellen.
- Extrahieren wichtiger Informationen aus unstrukturierten Daten in Baserow.
- Vorhersage von Trends basierend auf historischen Baserow-Daten mit Vertex AI.
Wie behandle ich Fehler von Google Vertex AI in Latenode?
Latenode bietet detaillierte Fehlerprotokolle und bedingte Logikblöcke. Nutzen Sie diese, um Vertex AI-Fehler zu erfassen und zu verwalten und so eine reibungslose Workflow-Ausführung zu gewährleisten.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Baserow auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Übertragung großer Datenmengen gelten möglicherweise Ratenbeschränkungen der Google Vertex AI API.
- Für die Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle auf Vertex AI sind entsprechende Google Cloud-Berechtigungen erforderlich.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Kenntnisse innerhalb von Latenode.