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

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

Google Vertex-KI
⚙
Database
Knotentyp
#2 Database
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Database
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Database 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
⚙
Database
Knotentyp
#2 Database
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Database
Database 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 Database 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
⚙
Database
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Databaseund 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 Database Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Database (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 Database
Slack + Google Vertex AI + Datenbank: Wenn eine neue Nachricht in einem Slack-Kanal gepostet wird, wird der Inhalt mithilfe von Google Vertex AI auf Stimmung analysiert. Der Stimmungswert wird anschließend in einer Datenbank gespeichert.
Google Tabellen + Google Vertex AI + Google Tabellen: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, werden die Daten mithilfe von Google Vertex AI analysiert, um das Feedback zu kategorisieren. Das kategorisierte Feedback wird dann als neue Zeile einer anderen Google-Tabelle hinzugefügt.
Google Vertex-KI und Database 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 Database
Nutzen Sie die Datenbank in Latenode, um Daten zu zentralisieren und dynamische Workflows zu erstellen. Rufen Sie Daten ab, aktualisieren Sie Datensätze und lösen Sie Aktionen basierend auf Datenbankänderungen aus. Automatisieren Sie Bestandsaktualisierungen, CRM-Synchronisierung oder Lead-Qualifizierung und orchestrieren Sie komplexe Prozesse mit benutzerdefinierter Logik, No-Code-Tools und effizienter Pay-per-Use-Preisgestaltung.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Database
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit der Datenbank verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit der Datenbank 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 Vertex AI aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Vertex AI- und Datenbankkonten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich mit Vertex AI in der Datenbank gespeichertes Kundenfeedback analysieren?
Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht dies, indem Sie Datenbankdatensätze nahtlos an Vertex AI zur Sentimentanalyse senden und anschließend die Datenbank aktualisieren können. Gewinnen Sie mühelos umsetzbare Erkenntnisse.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit der Datenbank ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI in die Datenbank können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Klassifizieren Sie Support-Tickets automatisch nach Inhalt und Dringlichkeit.
- Erstellen Sie personalisierte Produktbeschreibungen aus in Datenbanken gespeicherten Daten.
- Analysieren Sie Kundenbewertungen und speichern Sie Stimmungswerte direkt in der Datenbank.
- Prognostizieren Sie die Kundenabwanderung anhand historischer Daten und KI-gestützter Erkenntnisse.
- Verbessern Sie Datenvalidierungsprozesse mithilfe der KI-gestützten Fehlererkennung.
Welche Modelltypen unterstützt Latenode für Google Vertex AI?
Latenode unterstützt verschiedene Vertex-KI-Modelle, darunter Sprach-, Vision- und Vorhersagemodelle, und gewährleistet so Flexibilität und vielfältige Anwendungsfälle.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Vertex AI- und Datenbankintegration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Große Datensätze erfordern möglicherweise optimierte Arbeitsabläufe für eine effiziente Verarbeitung.
- Für das Training benutzerdefinierter Modelle innerhalb von Latenode sind Kenntnisse über Vertex AI erforderlich.
- Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Kenntnisse erforderlich.