Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Nutzen Sie Google Vertex AI, um Microsoft SQL Server-Daten anzureichern, beispielsweise durch die Integration von Sentimentanalysen in Kundenfeedback. Der visuelle Editor und die günstigen, ausführungsbasierten Preise von Latenode erleichtern die Skalierung individueller KI-basierter Datenlösungen.

Apps austauschen

Google Vertex-KI

Microsoft SQL Server

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

Schritt 2: Wähle eine Aktion

Wenn das passiert ...

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Beschreibung des Auslösers

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Vielen Dank! Ihre Einreichung wurde erhalten!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist ein Fehler aufgetreten.

Mach das.

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Name des Knotens

Beschreibung des Auslösers

Name des Knotens

Aktion, zum Beispiel löschen

Vielen Dank! Ihre Einreichung wurde erhalten!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist ein Fehler aufgetreten.
Probieren Sie es jetzt

Keine Kreditkarte notwendig

Ohne Einschränkung

Wie verbinden Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server

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 Microsoft SQL Server ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or Microsoft SQL Serverund 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.

+
1

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.

+
1

Google Vertex-KI

Knotentyp

#1 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Microsoft SQL Server Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Vertex-KI Knoten, auswählen Microsoft SQL Server aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Microsoft SQL Server.

1

Google Vertex-KI

+
2

Microsoft SQL Server

Authentifizieren Microsoft SQL Server

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

1

Google Vertex-KI

+
2

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#2 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Google Vertex-KI

+
2

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#2 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

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 Microsoft SQL Server 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.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Microsoft SQL Server

1

Trigger auf Webhook

2

Google Vertex-KI

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Microsoft SQL Serverund 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 Microsoft SQL Server Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server (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 Microsoft SQL Server

Slack + Google Vertex AI + Microsoft SQL Server: Wenn eine neue Nachricht in einem Slack-Kanal gepostet wird, wird der Nachrichteninhalt mithilfe von Google Vertex AI auf Stimmung und Schlüsselthemen analysiert. Diese Erkenntnisse werden anschließend zur weiteren Analyse und Berichterstattung in einer Microsoft SQL Server-Datenbank gespeichert.

Microsoft SQL Server + Google Vertex AI + Slack: Wenn in Microsoft SQL Server eine neue oder aktualisierte Zeile erkannt wird, generiert Google Vertex AI eine Zusammenfassung der Änderungen. Diese Zusammenfassung wird dann als Direktnachricht an einen bestimmten Benutzer in Slack gesendet.

Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server 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.

Über uns Microsoft SQL Server

Nutzen Sie Microsoft SQL Server in Latenode, um Datenbankaufgaben zu automatisieren. Fragen Sie Daten direkt ab, aktualisieren Sie sie oder fügen Sie sie als Reaktion auf Trigger ein. Synchronisieren Sie SQL-Daten mit anderen Anwendungen und vereinfachen Sie Datenpipelines für Reporting und Analysen. Erstellen Sie automatisierte Workflows ohne komplexe Programmierung, um Datenbanken effizient zu verwalten und Vorgänge zu skalieren.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Vertex-KI und Microsoft SQL Server

Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Microsoft SQL Server verbinden?

Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Kundenfeedback analysieren und Stimmungen in SQL speichern?

Ja, das ist möglich. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verbindung von Google Vertex AI für die Sentimentanalyse mit Microsoft SQL Server zur Datenspeicherung. Automatisieren Sie Erkenntnisse mühelos.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Microsoft SQL Server ausführen?

Durch die Integration von Google Vertex AI mit Microsoft SQL Server können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisieren Sie das KI-Modelltraining mit Daten aus Ihrer SQL-Datenbank.
  • Generieren personalisierter Produktempfehlungen auf Basis von Benutzerdaten.
  • Erstellen von KI-gestützten Dashboards mit SQL Server-Daten in Echtzeit.
  • Vorhersage von Verkaufstrends und Speichern der Ergebnisse in einer SQL-Datenbank.
  • Anreichern von Kundenprofilen in SQL Server mit KI-gestützten Erkenntnissen.

Wie gehe ich mit großen Datensätzen um, wenn ich Google Vertex AI auf Latenode verwende?

Mit Latenode können Sie Daten in Blöcken verarbeiten und so die Leistung für Google Vertex AI- und Microsoft SQL Server-Integrationen optimieren, selbst bei großen Datensätzen.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Microsoft SQL Server auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Es gelten API-Ratenbegrenzungen sowohl für Google Vertex AI als auch für SQL Server.
  • Die Ersteinrichtung erfordert Grundkenntnisse beider Plattformen.

Jetzt testen