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

Google Vertex-KI
⚙

Miro

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

Google Vertex-KI
⚙

Miro
Knotentyp
#2 Miro
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Miro
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Miro 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
⚙

Miro
Knotentyp
#2 Miro
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Miro
Miro 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 Miro 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
⚙

Miro
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Miround 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 Miro Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Miro (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 Miro
Miro + Google Vertex AI + Slack: Wenn ein neues oder aktualisiertes Element zu einem Miro-Board hinzugefügt wird, wird der Inhalt mithilfe von Google Vertex AI analysiert. Wichtige Erkenntnisse aus der Analyse werden anschließend in einem dafür vorgesehenen Slack-Kanal geteilt.
Miro + Google Vertex AI + Google Docs: Wenn einem Miro-Board ein neues oder aktualisiertes Element hinzugefügt wird, wird dessen Inhalt mithilfe von Google Vertex AI analysiert, um Aktionspunkte zu identifizieren. Diese Aktionspunkte werden dann extrahiert und an ein Folgedokument in Google Docs angehängt.
Google Vertex-KI und Miro 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 Miro
Automatisieren Sie Miro-Board-Updates basierend auf Triggern anderer Apps. Latenode verbindet Miro mit Ihren Workflows und ermöglicht so die automatische Erstellung von Karten, Texten oder Rahmen. Aktualisieren Sie Miro basierend auf Daten aus CRMs, Datenbanken oder Projektmanagement-Tools und reduzieren Sie so den manuellen Aufwand. Perfekt für agiles Projekt-Tracking und visuelles Prozessmanagement in vollautomatischen Szenarien.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Miro
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Miro verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Miro 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 Miro-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Miro-Board-Inhalte mit Vertex AI zusammenfassen?
Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht dies. Vertex AI analysiert Miro-Texte und erstellt prägnante Zusammenfassungen. Erhalten Sie sofort wichtige Erkenntnisse und sparen Sie Zeit.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Miro ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit Miro können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatische Generierung von Miro-Board-Titeln basierend auf analysierten Inhalten.
- Erstellen von Aktionselementen in Miro aus der Stimmungsanalyse von Vertex AI.
- Klassifizieren von Miro-Board-Ideen mithilfe der Textklassifizierung von Vertex AI.
- Befüllen von Miro-Boards mit KI-generierten Inhalten von Vertex AI.
- Verfeinerung von Miro-Brainstorming-Sitzungen durch Vertex AI-Feedback.
Kann Latenode große Google Vertex AI-Daten für Miro-Updates verarbeiten?
Ja, Latenode verarbeitet große Datensätze effizient und ermöglicht nahtlose Updates Ihrer Miro-Boards basierend auf umfassenden Google Vertex AI-Analysen.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Miro auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Ratenbegrenzungen von Google Vertex AI und Miro können sich auf Workflows mit hohem Volumen auswirken.
- Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Kenntnisse erforderlich.
- Für die Ersteinrichtung sind Kenntnisse sowohl der Google Vertex AI- als auch der Miro-APIs erforderlich.