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Como conectar IA suave y Databricks
Crear un nuevo escenario para conectar IA suave y Databricks
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.
Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un IA suave, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, IA suave or Databricks Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca IA suave or Databricksy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario IA suave Nodo
Seleccione el botón IA suave nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
+
1
IA suave
Configura el IA suave
Haga clic en el sección IA suave Nodo para configurarlo. Puedes modificar el IA suave URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
+
1
IA suave
Tipo de nodo
#1 IA suave
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese IA suave
Agregar el formulario Databricks Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el IA suave nodo, seleccione Databricks de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Databricks.
1
IA suave
⚙
+
2
Databricks
Autenticar Databricks
Ahora, haga clic en el Databricks Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Databricks Configuración. La autenticación le permite utilizar Databricks a través de Latenode.
1
IA suave
⚙
+
2
Databricks
Tipo de nodo
#2 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Configura el IA suave y Databricks Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
Configurar el IA suave y Databricks Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.
5
JavaScript
⚙
6
IA Antrópica Claude 3
⚙
+
7
Databricks
1
Activador en webhook
⚙
2
IA suave
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar IA suave, Databricks, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si IA suave y Databricks La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre IA suave y Databricks (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse IA suave y Databricks
IA sosa + Databricks + Slack: Cuando Bland AI analiza una llamada, los resultados del análisis de sentimiento se registran en Databricks. Posteriormente, se envía un mensaje de Slack a un canal designado para notificar a los equipos pertinentes sobre el sentimiento detectado en la llamada.
Databricks + IA sosa + Jira: Cuando se activa una ejecución de trabajo de Databricks, se utiliza Bland AI para preguntar a Genie sobre las posibles causas de las anomalías detectadas durante la ejecución. Posteriormente, se crea un ticket de Jira para supervisar la investigación de estas posibles causas.
IA suave y Databricks alternativas de integración
Acerca de IA suave
Usa Bland AI en Latenode para automatizar la creación de contenido o reescribir texto existente. Optimiza tus flujos de trabajo de marketing o soporte generando respuestas personalizadas. Intégralo directamente en tus escenarios de Latenode y usa herramientas visuales para gestionar indicaciones, dirigir resultados y escalar tareas de IA sin necesidad de programación compleja.
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Acerca de Databricks
Utilice Databricks dentro de Latenode para automatizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos. Active trabajos de Databricks según eventos y dirija la información directamente a sus flujos de trabajo para generar informes o tomar medidas. Optimice las tareas de big data con flujos visuales, JavaScript personalizado y el motor de ejecución escalable de Latenode.
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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes IA suave y Databricks
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Bland AI a Databricks usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Bland AI a Databricks en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Bland AI y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Bland AI y Databricks proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar la salida de Bland AI usando Databricks?
¡Sí, puedes! Latenode permite enviar datos de Bland AI a Databricks para su análisis. Utiliza bloques sin código y JavaScript para un procesamiento personalizado. Esto te permite comprender mejor el rendimiento del modelo.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Bland AI con Databricks?
La integración de Bland AI con Databricks le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Almacenamiento de contenido generado por Bland AI dentro de los lagos de datos de Databricks.
- Análisis de los resultados del modelo de IA de Bland para evaluar el rendimiento y la detección de sesgos.
- Activación de pipelines de datos de Databricks basados en el análisis de contenido de Bland AI.
- Automatización de canales de enriquecimiento de datos utilizando información de Bland AI.
- Creación de paneles personalizados para supervisar las métricas de interacción de Bland AI.
¿Cómo manejo grandes volúmenes de datos entre Bland AI y Databricks?
Latenode facilita la transferencia eficiente de datos mediante una arquitectura escalable y un manejo optimizado de datos. Implemente procesamiento por lotes y código JavaScript personalizado para una integración fluida.
¿Existen limitaciones para la integración de Bland AI y Databricks en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir conocimientos de JavaScript.
- La sincronización de datos en tiempo real depende de los límites de velocidad de la API.
- La configuración inicial requiere comprender las API de Bland AI y Databricks.
