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

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

Google Vertex-KI
⚙
Streamzeit
Knotentyp
#2 Streamzeit
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Streamzeit
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Streamzeit 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
⚙
Streamzeit
Knotentyp
#2 Streamzeit
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Streamzeit
Streamzeit 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 Streamzeit 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
⚙
Streamzeit
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Streamzeitund 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 Streamzeit Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Streamzeit (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 Streamzeit
Slack + Google Vertex AI + Streamtime: Wenn eine neue Nachricht in einem bestimmten Slack-Kanal gepostet wird, wird diese mithilfe von Google Vertex AI analysiert, um Feedback zu extrahieren. Basierend auf der Analyse wird in Streamtime ein neues ToDo erstellt, um das Feedback zu bearbeiten.
Streamtime + Google Vertex AI + Google Sheets: Wenn ein Auftrag in Streamtime abgeschlossen ist, werden die Auftragsdetails an Google Vertex AI gesendet, um potenzielle Ineffizienzen zu identifizieren. Die von der KI generierten Erkenntnisse werden anschließend in einem Google Sheet protokolliert.
Google Vertex-KI und Streamzeit 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 Streamzeit
Streamtime-Projektmanagement in Latenode: Automatisieren Sie Aufgaben wie die Rechnungserstellung basierend auf dem Projektstatus oder synchronisieren Sie Zeiteinträge mit der Buchhaltung. Verbinden Sie Streamtime über den visuellen Editor und die KI-Tools von Latenode mit anderen Apps. Passen Sie Streamtime für komplexe Workflows zusätzlich mit JavaScript an. Verwalten Sie Projekte und Daten automatisch.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Streamzeit
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Streamtime verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Streamtime 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 Streamtime-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich mit Vertex AI und Streamtime automatisch Projektbeschreibungen erstellen?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie die Erstellung von Projektbriefen in Vertex AI basierend auf neuen Streamtime-Projekten auslösen. Das spart Zeit und gewährleistet eine konsistente Projektdokumentation.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Streamtime ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit Streamtime können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Fassen Sie Aktualisierungen zum Projektfortschritt automatisch zusammen, um eine bessere Berichterstattung zu ermöglichen.
- Analysieren Sie Projektdaten von Streamtime, um den Ressourcenbedarf über Vertex AI vorherzusagen.
- Verwenden Sie KI, um Projektaufgaben zu kategorisieren und zu markieren und so die Organisation zu verbessern.
- Erstellen Sie personalisierte Kundenkommunikation basierend auf Projektmeilensteinen.
- Extrahieren Sie mithilfe der NLP-Tools von Vertex AI wichtige Projekterkenntnisse aus Streamtime-Daten.
Wie verwaltet Latenode die Google Vertex AI-Authentifizierung?
Latenode verwendet sicheres OAuth zur Handhabung der Google Vertex AI-Authentifizierung und stellt so sicher, dass Ihre Anmeldeinformationen verschlüsselt und geschützt sind.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Streamtime auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Komplexe KI-Modelle können je nach den Ressourcen von Vertex AI eine erhebliche Verarbeitungszeit erfordern.
- Es gelten Datenübertragungslimits innerhalb Ihrer Google Vertex AI- und Streamtime-Konten.
- Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von der Aktualisierungshäufigkeit der APIs ab.