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Como conectar BigQuery en la nube de Google y IA de vértice de Google
Crear un nuevo escenario para conectar BigQuery en la nube de Google 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 BigQuery en la nube de Google, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, BigQuery en la nube de Google or IA de vértice de Google Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca BigQuery en la nube de Google or IA de vértice de Googley seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el BigQuery en la nube de Google Nodo
Seleccione el botón BigQuery en la nube de Google nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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BigQuery en la nube de Google
Configura el BigQuery en la nube de Google
Haz clic en el botón BigQuery en la nube de Google Nodo para configurarlo. Puedes modificar el BigQuery en la nube de Google URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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BigQuery en la nube de Google
Tipo de nodo
#1 BigQuery en la nube de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate BigQuery en la nube de Google
Agregar el IA de vértice de Google Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el BigQuery en la nube de Google 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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BigQuery en la nube de Google
⚙
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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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BigQuery en la nube de Google
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IA de vértice de Google
Tipo de nodo
#2 IA de vértice de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate IA de vértice de Google
Configura el BigQuery en la nube de Google 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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BigQuery en la nube de Google
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IA de vértice de Google
Configurar el BigQuery en la nube de Google 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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BigQuery en la nube de Google
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar BigQuery en la nube de Google, 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 BigQuery en la nube de Google y IA de vértice de Google La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre BigQuery en la nube de Google 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 BigQuery en la nube de Google y IA de vértice de Google
Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Hojas de cálculo de Google: Analice datos de Google Cloud BigQuery con el modelo Gemini de Google Vertex AI y luego guarde los resultados del análisis en una nueva fila en Hojas de cálculo de Google para generar informes y realizar seguimiento.
Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack: Cuando se agreguen nuevos datos a BigQuery, analícelos con Vertex AI. Si se detectan anomalías, envíe un mensaje a un canal de Slack designado para alertar al equipo.
BigQuery en la nube de Google y IA de vértice de Google alternativas de integración
Quien es BigQuery en la nube de Google
Usa Google Cloud BigQuery en Latenode para automatizar las tareas de almacenamiento de datos. Consulta, analiza y transforma grandes conjuntos de datos como parte de tus flujos de trabajo. Programa importaciones de datos, genera informes o incorpora información a otras aplicaciones. Automatiza análisis complejos sin código y escala tus conocimientos con la plataforma flexible de pago por uso de Latenode.
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Quien es 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 BigQuery en la nube de Google y IA de vértice de Google
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery a Google Vertex AI usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery 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 y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery y Google Vertex AI proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo entrenar modelos personalizados usando datos de BigQuery en Vertex AI?
Sí, puedes. Latenode simplifica la transferencia de datos y el entrenamiento de modelos, lo que permite iteraciones e implementaciones más rápidas. Aprovecha los bloques sin código, JavaScript e IA para optimizar tus modelos.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery con Google Vertex AI?
La integración de Google Cloud BigQuery con Google Vertex AI le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatización de canales de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático mediante datos de BigQuery.
- Creación de servicios de predicción en tiempo real utilizando datos almacenados en BigQuery.
- Análisis de grandes conjuntos de datos en BigQuery para mejorar el rendimiento del modelo Vertex AI.
- Creación de paneles personalizados con información derivada del análisis de BigQuery impulsado por IA.
- Orquestación del preprocesamiento de datos en BigQuery antes de enviarlos a Vertex AI.
¿Cómo gestiona Latenode grandes conjuntos de datos de BigQuery de manera eficiente?
Latenode aprovecha el procesamiento por lotes y de transmisión, la transferencia de datos optimizada y la infraestructura escalable para procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery y Google Vertex AI en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir código JavaScript personalizado.
- La transmisión de datos en tiempo real desde BigQuery puede generar costos adicionales.
- El entrenamiento inicial del modelo puede llevar un tiempo considerable dependiendo del tamaño del conjunto de datos.
