Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie Microsoft SQL Server-Daten mit KI-Erkenntnissen von Google Vertex AI. Der visuelle Editor und die günstigen Preise von Latenode erleichtern die Erstellung skalierbarer KI-gestützter Automatisierungen für Datenanalysen und verbesserte Entscheidungsfindung. Nutzen Sie bei Bedarf KI-Knoten ohne Code oder benutzerdefiniertes JavaScript.

Apps austauschen

Microsoft SQL Server

Google Vertex-KI

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Wie verbinden Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI

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

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

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

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Vertex-KI

Authentifizieren Google Vertex-KI

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

1

Microsoft SQL Server

+
2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

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

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Google Vertex-KI OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI 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 Vertex-KI

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 Vertex-KIund 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 Vertex-KI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI (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 Vertex-KI

Microsoft SQL Server + Google Vertex AI + Slack: Wenn in Microsoft SQL Server eine neue oder aktualisierte Zeile erkannt wird, werden die Daten an Google Vertex AI gesendet, um Inhalte zu generieren und Anomalien zu identifizieren. Bei Anomalien wird eine Nachricht zur sofortigen Überprüfung an einen Slack-Kanal gesendet.

Microsoft SQL Server + Google Vertex AI + Tableau: Führen Sie eine Abfrage in Microsoft SQL Server aus. Senden Sie die Ergebnisse an Google Vertex AI, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese KI-generierten Inhalte können zum Aktualisieren eines Tableau-Dashboards verwendet werden. Da direkte Tableau-Aktionen nicht verfügbar sind, sollten Sie die Tableau-API oder Webhooks mit einem benutzerdefinierten Latenode-Aktionsblock zum Pushen von Daten verwenden.

Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI 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 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.

Microsoft SQL Server + Google Vertex-KI Integration

Verbinden Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI in Minuten mit Latenode.

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Automatisieren Sie Ihren Workflow

So funktioniert Latenode

FAQ Microsoft SQL Server und Google Vertex-KI

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

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

Kann ich SQL-Daten mit Vertex AI-Modellen analysieren?

Ja, das können Sie! Mit Latenode können Sie Daten nahtlos von Microsoft SQL Server zur Analyse an Google Vertex AI senden und so ohne komplexe Codierung leistungsstarke KI-Erkenntnisse gewinnen.

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

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

  • Produktbeschreibungen automatisch aus Datenbankeinträgen generieren.
  • Sagen Sie die Kundenabwanderung anhand von SQL Server-Kundendaten voraus.
  • Bereichern Sie SQL-Daten mit KI-gestützten Ergebnissen der Stimmungsanalyse.
  • Automatisieren Sie die Betrugserkennung mithilfe von KI auf Grundlage von Transaktionsdaten.
  • Erstellen Sie personalisierte Marketingkampagnen basierend auf KI-Erkenntnissen.

Kann ich benutzerdefinierte SQL-Abfragen in meinen Latenode-Automatisierungen verwenden?

Ja, das ist möglich. Latenode unterstützt benutzerdefinierte SQL-Abfragen, sodass Sie die für Ihre Google Vertex AI-Workflows benötigten Daten präzise extrahieren können.

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

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

  • Große Datenübertragungen können die Ausführungszeit des Workflows beeinträchtigen.
  • Komplexe SQL-Abfragen müssen möglicherweise optimiert werden.
  • Die Kosten für Google Vertex AI fallen separat an und hängen von der Nutzung ab.

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