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Como conectar Google Cloud Firestore y IA de vértice de Google
Crear un nuevo escenario para conectar Google Cloud Firestore 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 Firestore, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Google Cloud Firestore or IA de vértice de Google Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Google Cloud Firestore or IA de vértice de Googley seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el Google Cloud Firestore Nodo
Seleccione el botón Google Cloud Firestore nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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Google Cloud Firestore
Configura el Google Cloud Firestore
Haz clic en el botón Google Cloud Firestore Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Google Cloud Firestore URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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1
Google Cloud Firestore
Tipo de nodo
#1 Google Cloud Firestore
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud Firestore
Agregar el IA de vértice de Google Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Google Cloud Firestore 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 Firestore
⚙
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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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Google Cloud Firestore
⚙
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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 Google Cloud Firestore 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 Firestore
⚙
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IA de vértice de Google
Configurar el Google Cloud Firestore 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 Firestore
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Cloud Firestore, 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 Firestore y IA de vértice de Google La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Cloud Firestore 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 Firestore y IA de vértice de Google
Google Cloud Firestore + Google Vertex AI + Slack: Cuando se crea un nuevo documento en Firestore, el modelo de Gemini analiza su contenido. La información clave se publica en un canal de Slack designado para mantener informadas a las partes interesadas.
Google Vertex AI + Google Cloud Firestore + Hojas de cálculo de Google: Los comentarios de los clientes se analizan mediante el modelo Gemini de Vertex AI. Los resultados del análisis se almacenan en un documento de Firestore. Finalmente, las tendencias de los datos de Firestore se resumen y actualizan en una Hoja de Cálculo de Google.
Google Cloud Firestore y IA de vértice de Google alternativas de integración
Quien es Google Cloud Firestore
Usa Google Cloud Firestore en Latenode para crear flujos de trabajo de datos en tiempo real. Automatiza tareas de bases de datos como la sincronización, las copias de seguridad o las actualizaciones basadas en eventos sin necesidad de programar. Combina Firestore con herramientas de IA y webhooks para crear aplicaciones potentes. Crea flujos de trabajo complejos con herramientas visuales sencillas y escala de forma económica con el plan 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 Google Cloud Firestore y IA de vértice de Google
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud Firestore a Google Vertex AI usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud Firestore 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 Firestore y haga clic en "Conectar".
- Autentica tus cuentas de Google Cloud Firestore y Google Vertex AI proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar datos de Firestore con modelos de Vertex AI?
¡Sí, puedes! Latenode simplifica la conexión de datos e IA, permitiéndote activar modelos de IA de Vertex al realizar cambios en Firestore. Automatiza la información y optimiza las decisiones basadas en datos al instante.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud Firestore con Google Vertex AI?
La integración de Google Cloud Firestore con Google Vertex AI le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Clasificación automática de comentarios de clientes almacenados en Firestore mediante Vertex AI.
- Generación de contenido personalizado basado en datos de usuarios de Firestore con Vertex AI.
- Predecir tendencias de ventas mediante el análisis de datos de Firestore con modelos de pronóstico de Vertex AI.
- Detección de anomalías en los datos de Firestore mediante las capacidades de aprendizaje automático de Vertex AI.
- Mejora de la calidad de los datos mediante el uso de Vertex AI para validar y corregir entradas de Firestore.
¿Puedo usar código JavaScript del lado del servidor para transformar datos entre aplicaciones?
¡Sí! Latenode te permite transformar datos con JavaScript del lado del servidor, lo que garantiza una integración perfecta entre Google Cloud Firestore y Google Vertex AI.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud Firestore 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 según el uso.
- El procesamiento en tiempo real depende de la complejidad del modelo Vertex AI.
- El código JavaScript personalizado requiere experiencia de desarrollador para implementarlo correctamente.
