Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Transkription von in Microsoft SQL Server gespeichertem Audiomaterial mithilfe der Spracherkennungsfunktion von Google Cloud und dem visuellen Editor von Latenode. Kostengünstig skalieren und JavaScript für die individuelle Datenverarbeitung nutzen.

Apps austauschen

Microsoft SQL Server

Google Cloud Spracherkennung

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung

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 Microsoft SQL Server, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Microsoft SQL Server or Google Cloud Spracherkennung ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Microsoft SQL Server or Google Cloud Spracherkennungund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Microsoft SQL Server Knoten

Wähle aus Microsoft SQL Server Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Microsoft SQL Server

Konfigurieren Sie die Microsoft SQL Server

Klicken Sie auf Microsoft SQL Server Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Microsoft SQL Server URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Microsoft SQL Server

Knotentyp

#1 Microsoft SQL Server

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Microsoft SQL Server

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud Spracherkennung Knoten

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

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud Spracherkennung

Authentifizieren Google Cloud Spracherkennung

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

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud Spracherkennung

Knotentyp

#2 Google Cloud Spracherkennung

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Spracherkennung

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung 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

Microsoft SQL Server

+
2

Google Cloud Spracherkennung

Knotentyp

#2 Google Cloud Spracherkennung

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Spracherkennung

Google Cloud Spracherkennung OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung 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

Google Cloud Spracherkennung

1

Trigger auf Webhook

2

Microsoft SQL Server

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Microsoft SQL Server, Google Cloud Spracherkennungund 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 Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung

Google Cloud Speech-To-Text + Microsoft SQL Server + Slack: Transkribiert Audiodateien aus dem Speicher mithilfe der Google Cloud Speech-To-Text-Funktion und speichert die Transkription anschließend in einer Microsoft SQL Server-Datenbank. Abschließend wird eine Zusammenfassung der Transkription in einem Slack-Kanal veröffentlicht.

Slack + OpenAI GPT-Assistenten + Microsoft SQL Server: Wenn eine neue Nachricht in einem Slack-Kanal gepostet wird, wird diese Nachricht verwendet, um eine Microsoft SQL Server-Datenbank über einen OpenAI GPT-Assistenten abzufragen. Der Assistent optimiert die Antwort und gibt die Ergebnisse zurück.

Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung Integrationsalternativen

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.

Über uns Google Cloud Spracherkennung

Automatisieren Sie die Audiotranskription mit Google Cloud Speech-To-Text in Latenode. Konvertieren Sie Audiodateien in Text und nutzen Sie die Ergebnisse, um Datenbanken zu füllen, Warnmeldungen auszulösen oder Kundenfeedback zu analysieren. Latenode bietet visuelle Tools zur Steuerung des Workflows sowie Codeoptionen für benutzerdefiniertes Parsen oder Filtern. Skalieren Sie Sprach-Workflows ohne komplexe Programmierung.

Microsoft SQL Server + Google Cloud Spracherkennung Integration

Verbinden Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung in Minuten mit Latenode.

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Automatisieren Sie Ihren Workflow

So funktioniert Latenode

FAQ Microsoft SQL Server und Google Cloud Spracherkennung

Wie kann ich mein Microsoft SQL Server-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud Speech-To-Text verbinden?

Um Ihr Microsoft SQL Server-Konto mit Google Cloud Speech-To-Text 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 Microsoft SQL Server aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Microsoft SQL Server- und Google Cloud Speech-To-Text-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Callcenter-Audio analysieren und Datenbankeinträge aktualisieren?

Ja, das ist möglich. Latenode ermöglicht eine nahtlose Datenübertragung und -transformation, ermöglicht Echtzeitanalysen und -aktualisierungen, löst Aktionen basierend auf Transkriptionserkenntnissen aus und verbessert die Datengenauigkeit.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Microsoft SQL Server mit Google Cloud Speech-To-Text ausführen?

Durch die Integration von Microsoft SQL Server mit Google Cloud Speech-To-Text können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Transkribieren Sie Audiodateien und speichern Sie die Transkriptionen in einer Datenbank.
  • Analysieren Sie Kundenfeedback aus Audioaufnahmen und aktualisieren Sie die Stimmungswerte.
  • Aktualisieren Sie Datenbankeinträge automatisch basierend auf Sprachbefehlen.
  • Extrahieren Sie wichtige Informationen aus Telefonanrufen und protokollieren Sie sie in einem CRM-System.
  • Erstellen Sie durchsuchbare Transkripte der in Ihrer Datenbank gespeicherten Audiodaten.

Wie sicher sind meine Microsoft SQL Server-Daten bei der Verwendung von Latenode?

Latenode verwendet robuste Verschlüsselungs- und Sicherheitsprotokolle, um Ihre Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand zu schützen, sowie detaillierte Berechtigungskontrollen.

Gibt es Einschränkungen bei der Speech-To-Text-Integration von Microsoft SQL Server und Google Cloud auf Latenode?

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

  • Große Audiodateien erfordern möglicherweise längere Verarbeitungszeiten durch Google Cloud Speech-To-Text.
  • Die Datenbankverbindungslimits unterliegen Ihrem Microsoft SQL Server-Plan.
  • Komplexe Audioumgebungen können die Transkriptionsgenauigkeit beeinträchtigen.

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