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

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

Google Vertex-KI
⚙
LamaCloud
Knotentyp
#2 LamaCloud
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden LamaCloud
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und LamaCloud 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
⚙
LamaCloud
Knotentyp
#2 LamaCloud
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden LamaCloud
LamaCloud OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Vertex-KI und LamaCloud 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
⚙
LamaCloud
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, LamaCloudund 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 LamaCloud Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und LamaCloud (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 LamaCloud
Google Tabellen + Google Vertex AI + Google Tabellen: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, wird der Inhalt einer angegebenen Spalte zur Stimmungsanalyse an das Gemini-Modell von Google Vertex AI gesendet. Der Stimmungswert wird dann einer neuen Spalte derselben Google-Tabelle hinzugefügt.
LlamaCloud + Google Vertex AI + Slack: Wenn ein Dokument von LlamaCloud analysiert wird, werden die extrahierten Daten zur Analyse an das Gemini-Modell von Google Vertex AI gesendet. Erfüllt die Analyse ein vordefiniertes Kriterium (z. B. eine signifikante Änderung der Stimmung oder ein erkanntes Schlüsselwort), wird eine Nachricht an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.
Google Vertex-KI und LamaCloud 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 LamaCloud
Nutzen Sie LlamaCloud innerhalb von Latenode, um die Bereitstellung von KI-Modellen zu optimieren. Erstellen Sie Workflows, die schnelles Engineering, A/B-Tests und Modellbewertung automatisieren. Verbinden Sie Datenquellen, lösen Sie LlamaCloud-Jobs aus und verwalten Sie Ergebnisse über Webhooks oder REST. Skalieren Sie KI-Aufgaben und verfolgen Sie die Leistung visuell – ganz ohne komplexen Code.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und LamaCloud
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit LlamaCloud verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit LlamaCloud 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 LlamaCloud-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich die Dokumentzusammenfassung mit Vertex AI und LlamaCloud automatisieren?
Ja, das können Sie! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Kombination der Textfunktionen von Vertex AI mit der Datenverarbeitung von LlamaCloud und automatisiert Zusammenfassungs-Workflows.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit LlamaCloud ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit LlamaCloud können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisierte Stimmungsanalyse von Kundenfeedback in Echtzeit.
- Erstellen von KI-gestützten Chatbots mit verbessertem Wissensabruf.
- Erstellen Sie personalisierte Marketinginhalte im großen Maßstab.
- Automatisches Taggen von Bildern und Videos für die Inhaltsverwaltung.
- Erstellen von Zusammenfassungen langer Dokumente.
Wie gehe ich mit Fehlern um, wenn ich Google Vertex AI auf Latenode verwende?
Latenode bietet integrierte Funktionen zur Fehlerbehandlung und Protokollierung, mit denen Sie Probleme effizient identifizieren und lösen können.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und LlamaCloud auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die von Google Vertex AI und LlamaCloud auferlegten Ratenbegrenzungen gelten weiterhin.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Bei der Verarbeitung großer Dateien kann es zu Leistungsengpässen kommen.