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Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google
Crear un nuevo escenario para conectar Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google
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 Google Cloud BigQuery (REST), desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Google Cloud BigQuery (REST) or IA de vértice de Google Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Google Cloud BigQuery (REST) or IA de vértice de Googley seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Google Cloud BigQuery (REST) Nodo
Seleccione la opción Google Cloud BigQuery (REST) nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configura el Google Cloud BigQuery (REST)
Haga clic en la Google Cloud BigQuery (REST) Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Google Cloud BigQuery (REST) URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Tipo de nodo
#1 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conecta Google Cloud BigQuery (REST)
Agregar el formulario IA de vértice de Google Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Google Cloud BigQuery (REST) nodo, seleccione IA de vértice de Google de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro IA de vértice de Google.
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Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
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2
IA de vértice de Google
Autenticar IA de vértice de Google
Ahora, haga clic en el IA de vértice de Google Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su IA de vértice de Google Configuración. La autenticación le permite utilizar IA de vértice de Google a través de Latenode.
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Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
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IA de vértice de Google
Tipo de nodo
#2 IA de vértice de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conecta IA de vértice de Google
Configura el Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
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Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
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IA de vértice de Google
Configurar el Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google 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.
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JavaScript
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IA Antrópica Claude 3
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IA de vértice de Google
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Activador en webhook
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Cloud BigQuery (REST), IA de vértice de Google, 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 Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Hojas de cálculo de Google: Ejecute una consulta de BigQuery, analice los datos con el modelo Gemini de Vertex AI y luego inserte la información en una hoja de cálculo de Google para fines de informes.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Slack: Analice datos de BigQuery con Vertex AI Gemini y envíe un mensaje de Slack si detecta anomalías. Esto facilita la monitorización en tiempo real y la respuesta a los cambios en los datos.
Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google alternativas de integración
Sobre nosotros Google Cloud BigQuery (REST)
Automatice los flujos de trabajo de datos de BigQuery en Latenode. Consulte y analice conjuntos de datos masivos directamente en sus escenarios de automatización, evitando el uso manual de SQL. Programe consultas, transforme resultados con JavaScript y canalice datos a otras aplicaciones. Escale su procesamiento de datos sin codificación compleja ni costosas tarifas por operación. Perfecto para la automatización de informes, análisis y almacenamiento de datos.
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Sobre nosotros IA de vértice de Google
Usa Vertex AI en Latenode para crear automatización basada en IA. Integra rápidamente modelos de aprendizaje automático para tareas como el análisis de sentimientos o el reconocimiento de imágenes. Automatice flujos de trabajo de enriquecimiento de datos o moderación de contenido sin necesidad de programación compleja. El editor visual de Latenode facilita el encadenamiento de tareas de IA y su escalado fiable, pagando solo por el tiempo de ejecución de cada flujo.
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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes Google Cloud BigQuery (REST) y IA de vértice de Google
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a Google Vertex AI usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a Google Vertex AI en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Cloud BigQuery (REST) y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery (REST) y Google Vertex AI proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar datos de BigQuery con modelos de Vertex AI?
¡Sí, puedes! Latenode lo simplifica conectando las aplicaciones con una interfaz visual. Beneficio: Obtén rápidamente información basada en IA de tus datos gracias a una arquitectura sin servidor que escala automáticamente.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery (REST) con Google Vertex AI?
La integración de Google Cloud BigQuery (REST) con Google Vertex AI le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Entrene modelos de aprendizaje automático personalizados utilizando datos almacenados en BigQuery.
- Implemente modelos de IA Vertex entrenados para puntuar nuevos datos de BigQuery.
- Automatice las canalizaciones de preprocesamiento de datos antes de introducirlos en Vertex AI.
- Genere predicciones en grandes conjuntos de datos en BigQuery usando Vertex AI.
- Cree paneles de control en tiempo real con información impulsada por IA a partir de datos de BigQuery.
¿Qué tan seguro es el acceso a los datos de BigQuery en Latenode?
Latenode utiliza protocolos de autenticación y autorización seguros, lo que garantiza que se acceda a sus datos de BigQuery de forma segura mediante los permisos que usted otorga.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery (REST) y Google Vertex AI en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transferencias de datos de gran tamaño pueden generar costos adicionales de Google Cloud.
- El entrenamiento de modelos complejos puede consumir importantes recursos de Vertex AI.
- Las predicciones en tiempo real están sujetas a la disponibilidad del punto final de Vertex AI.
