Wie verbinden Google Vertex-KI und Verpackung
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI und Verpackung
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 Verpackung ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or Verpackungund 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 Verpackung Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Vertex-KI Knoten, auswählen Verpackung aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Verpackung.

Google Vertex-KI
⚙

Verpackung

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

Google Vertex-KI
⚙

Verpackung
Knotentyp
#2 Verpackung
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Verpackung
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Verpackung 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
⚙

Verpackung
Knotentyp
#2 Verpackung
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Verpackung
Verpackung 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 Verpackung 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
⚙

Verpackung
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Verpackungund 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 Verpackung Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Verpackung (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 Verpackung
Google Vertex AI + Box + Slack: Wenn eine neue Datei zu Box hinzugefügt wird, analysiert Google Vertex AI diese mithilfe von Gemini. Anschließend wird eine Zusammenfassung an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.
Box + Google Vertex AI + Jira: Beim Hochladen einer Datei in Box generiert Google Vertex AI mithilfe von Gemini eine Zusammenfassung. Basierend auf dieser Zusammenfassung wird in Jira ein neues Problem erstellt.
Google Vertex-KI und Verpackung 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 Verpackung
Automatisieren Sie die Box-Dateiverwaltung in Latenode-Workflows. Lösen Sie Aktionen basierend auf Datei-Uploads, -Updates oder -Löschungen aus. Optimieren Sie Content-Workflows: Verarbeiten Sie Dateien automatisch, extrahieren Sie Daten und leiten Sie sie an andere Anwendungen wie CRMs oder Datenbanken weiter. Nutzen Sie den visuellen Editor von Latenode, um flexible, skalierbare Lösungen ohne Code zu erstellen und die manuelle Dateiverwaltung zu reduzieren.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Verpackung
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Box verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Box 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 Box-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich mit Vertex AI neue Box-Dokumente automatisch analysieren?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie Vertex AI-Analysen auslösen, sobald Dateien zu Box hinzugefügt werden. Gewinnen Sie Erkenntnisse und automatisieren Sie die Dokumentenverarbeitung ganz einfach – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Box ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI in Box können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Taggen von Box-Dateien basierend auf der Inhaltsanalyse von Vertex AI.
- Erstellen von Zusammenfassungen von in Box gespeicherten Dokumenten mithilfe von Vertex AI.
- Extrahieren wichtiger Datenpunkte aus Box-Dokumenten mit Vertex AI.
- Klassifizieren vertraulicher Daten in Box zur Einhaltung von Vorschriften mithilfe von KI.
- Erstellen durchsuchbarer Metadaten für Box-Dateien mithilfe von Vertex AI Insights.
Kann ich benutzerdefinierte Modelle von Vertex AI in Latenode-Workflows verwenden?
Ja! Latenode unterstützt vollständig benutzerdefinierte Modelle. Verbinden Sie Ihre trainierten Vertex-KI-Modelle und nutzen Sie sie in Automatisierungen mit unserem visuellen Editor oder JavaScript-Code.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Vertex AI- und Box-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Große Dateiübertragungen von Box zu Vertex AI können die Arbeitsablaufgeschwindigkeit beeinträchtigen.
- Ratenbegrenzungen der Google Vertex AI API können die Verarbeitung großer Datenmengen beeinträchtigen.
- Für die Bereitstellung komplexer benutzerdefinierter Modelle sind Kenntnisse in Vertex AI erforderlich.