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

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

Google Vertex-KI
⚙
Grist
Knotentyp
#2 Grist
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grist
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Grist 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
⚙
Grist
Knotentyp
#2 Grist
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Grist
Grist 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 Grist 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
⚙
Grist
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Gristund 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 Grist Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Grist (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 Grist
Grist + Google Vertex AI + Slack: Wenn neue Kundenfeedback-Datensätze in Grist erstellt oder aktualisiert werden, analysieren Sie mithilfe von Vertex AI die Stimmung des Feedbacks. Veröffentlichen Sie eine Zusammenfassung der Analyse, einschließlich Stimmungswert und wichtigen Erkenntnissen, in einem dafür vorgesehenen Slack-Kanal.
Grist + Google Vertex AI + Google Sheets: Verwenden Sie Daten aus Grist-Datensätzen, um Eingabeaufforderungen für die Inhaltsgenerierung von Vertex AI zu generieren. Speichern Sie den generierten Inhalt und die entsprechenden Grist-Daten nach der Inhaltsgenerierung in einem Google Sheet für Berichte und Analysen.
Google Vertex-KI und Grist 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 Grist
Verwenden Sie Grist in Latenode, um benutzerdefinierte Daten-Dashboards zu erstellen und komplexe Datensätze in Ihren Automatisierungs-Workflows zu verwalten. Lösen Sie Flows basierend auf Grist-Updates aus oder schreiben Sie Daten nach der Verarbeitung zurück in Grist. Fügen Sie benutzerdefinierte Logik mit JavaScript hinzu und skalieren Sie ohne Schrittgebühren, um leistungsstarke datengesteuerte Automatisierungen zu erstellen.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Grist
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Grist verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Grist 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 Grist-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich mit Vertex AI die Stimmung in Grist-Daten analysieren?
Ja, Sie können Stimmungen ganz einfach analysieren! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verbindung von Grist-Daten mit der natürlichen Sprachverarbeitung von Vertex AI und gewinnt so automatisch Erkenntnisse.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Grist ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit Grist können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Einteilung des Kundenfeedbacks von Grist in Stimmungskategorien.
- Generieren personalisierter Inhalte für Grist-Datensätze mithilfe von KI-Modellen.
- Vorhersage von Trends basierend auf Grist-Daten mithilfe der Prognosetools von Vertex AI.
- Automatisieren der Datenvalidierung in Grist mithilfe der Anomalieerkennung von Vertex AI.
- Anreicherung von Grist-Aufzeichnungen mit KI-generierten Erkenntnissen und Zusammenfassungen.
Wie sicher sind meine Google Vertex AI-Daten in den Workflows von Latenode?
Latenode verwendet sichere Authentifizierungs- und Verschlüsselungsprotokolle und stellt so sicher, dass Ihre Google Vertex AI-Daten während der Übertragung und Verarbeitung in Workflows geschützt sind.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Grist auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Große Datensätze in Grist können die Verarbeitungszeit mit Vertex AI beeinträchtigen.
- Komplexe benutzerdefinierte Modelle in Vertex AI erfordern möglicherweise eine erweiterte Konfiguration.
- Innerhalb von Latenode gelten die API-Ratenlimits von Google Vertex AI.