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

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

Google Vertex-KI
⚙
Faserig
Knotentyp
#2 Faserig
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Faserig
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Faserig 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
⚙
Faserig
Knotentyp
#2 Faserig
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Faserig
Faserig 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 Faserig 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
⚙
Faserig
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Faserigund 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 Faserig Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Faserig (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 Faserig
Fibery + Google Vertex AI + Slack: Wenn Fibery neues Kundenfeedback hinzugefügt wird, verwenden Sie Google Vertex AI, um die Stimmung des Feedbacks zu analysieren und dann eine Zusammenfassung der Analyse in einem dedizierten Slack-Kanal zu veröffentlichen.
Fibery + Google Vertex AI + Google Sheets: Wenn in Fibery eine neue User Story erstellt oder aktualisiert wird, verwenden Sie Google Vertex AI, um sie zu kategorisieren und ihre Stimmung zu bestimmen. Protokollieren Sie den Sentimentanalyse-Score und die Kategorie in einem Google Sheet.
Google Vertex-KI und Faserig 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 Faserig
Synchronisieren Sie Fiberys strukturierte Daten – Aufgaben, Projekte, Wikis – mit Latenode für automatisierte Workflows. Lösen Sie Aktionen aus, wie das Senden von Benachrichtigungen bei Statusänderungen oder das Aktualisieren anderer Tools. Latenode bietet Logik und Integrationen, die Fibery fehlen, und erstellt komplexe Abläufe ohne Code. Automatisieren Sie funktionsübergreifende Workflows über die nativen Funktionen von Fibery hinaus.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Faserig
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Fibery verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Fibery 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 Fibery-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Fibery-Aufgaben automatisch mit KI-Erkenntnissen anreichern?
Ja, mit Latenode! Automatisieren Sie die Analyse von Aufgabenbeschreibungen über Google Vertex AI, fügen Sie Zusammenfassungen und Aktionsvorschläge direkt zu Fibery hinzu und verbessern Sie so die Übersichtlichkeit und Effizienz der Aufgaben.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Fibery ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit Fibery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Klassifizieren Sie eingehende Supportanfragen automatisch mithilfe von KI-Modellen.
- Erstellen Sie Besprechungszusammenfassungen aus Audioaufzeichnungen und protokollieren Sie diese in Fibery.
- Analysieren Sie Kundenfeedback, um Trends zu erkennen und Fibery-Funktionen zu aktualisieren.
- Erstellen Sie KI-gestützte Chatbots, um häufige Fragen zu Fibery zu beantworten.
- Verwenden Sie die Stimmungsanalyse, um die Benutzerzufriedenheit mit den Fibery-Funktionen zu messen.
Wie gehe ich mit großen Datenmengen um, die von Vertex AI verarbeitet werden?
Die skalierbare Architektur von Latenode verarbeitet problemlos große Datensätze. Sie können umfangreiche Daten mit Google Vertex AI verarbeiten und Fibery in Echtzeit aktualisieren, ohne dass es zu Leistungsengpässen kommt.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Fibery auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Ersteinrichtung sind Kenntnisse sowohl mit Google Vertex AI als auch mit Fibery APIs erforderlich.
- Komplexe KI-Modelle in Google Vertex AI können eine erhebliche Verarbeitungszeit erfordern.
- Die Datenübertragungslimits unterliegen Ihren Google Vertex AI- und Fibery-Plänen.