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Como conectar IA de vértice de Google y BigQuery en la nube de Google
Crear un nuevo escenario para conectar IA de vértice de Google y BigQuery en la nube 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 IA de vértice de Google, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, IA de vértice de Google or BigQuery en la nube de Google Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca IA de vértice de Google or BigQuery en la nube de Googley seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el IA de vértice de Google Nodo
Seleccione el botón IA de vértice de Google nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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IA de vértice de Google
Configura el IA de vértice de Google
Haz clic en el botón IA de vértice de Google Nodo para configurarlo. Puedes modificar el IA de vértice de Google URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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IA de vértice de Google
Tipo de nodo
#1 IA de vértice de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate IA de vértice de Google
Agregar el BigQuery en la nube de Google Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el IA de vértice de Google nodo, seleccione BigQuery en la nube de Google de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro BigQuery en la nube de Google.
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IA de vértice de Google
⚙
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2
BigQuery en la nube de Google
Autenticar BigQuery en la nube de Google
Ahora, haga clic en el BigQuery en la nube de Google Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su BigQuery en la nube de Google Configuración. La autenticación le permite utilizar BigQuery en la nube de Google a través de Latenode.
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IA de vértice de Google
⚙
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BigQuery en la nube de Google
Tipo de nodo
#2 BigQuery en la nube de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate BigQuery en la nube de Google
Configura el IA de vértice de Google y BigQuery en la nube 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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IA de vértice de Google
⚙
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BigQuery en la nube de Google
Configurar el IA de vértice de Google y BigQuery en la nube 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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BigQuery en la nube de Google
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Activador en webhook
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IA de vértice de Google
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar IA de vértice de Google, BigQuery en la nube 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 IA de vértice de Google y BigQuery en la nube de Google La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre IA de vértice de Google y BigQuery en la nube 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 IA de vértice de Google y BigQuery en la nube de Google
Hojas de cálculo de Google + Google Vertex AI + Google Cloud BigQuery: Al añadir una nueva fila a una Hoja de Cálculo de Google, los datos se utilizan para generar contenido mediante Google Vertex AI. El contenido generado, junto con los datos originales, se almacena en Google Cloud BigQuery para su análisis.
Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack: Cuando se añaden nuevos datos a Google Cloud BigQuery, Google Vertex AI analiza y resume los hallazgos. Posteriormente, se envía un mensaje con el resumen a un canal de Slack específico.
IA de vértice de Google y BigQuery en la nube de Google alternativas de integración
Quienes somos 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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Quienes somos 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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Preguntas Frecuentes IA de vértice de Google y BigQuery en la nube de Google
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud BigQuery usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud BigQuery en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Vertex AI y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Vertex AI y Google Cloud BigQuery proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo automatizar el análisis de sentimientos de las reseñas de clientes almacenadas en BigQuery?
Sí, con Latenode, analiza fácilmente los datos de BigQuery con el análisis de sentimiento de Vertex AI. Automatiza la información y activa acciones, ¡sin necesidad de programar!
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Vertex AI con Google Cloud BigQuery?
La integración de Google Vertex AI con Google Cloud BigQuery le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Entrene modelos de aprendizaje automático utilizando datos almacenados en Google Cloud BigQuery.
- Implemente modelos entrenados de Google Vertex AI y almacene predicciones en BigQuery.
- Automatice las canalizaciones de preprocesamiento de datos para los datos de entrenamiento de modelos.
- Genere informes basados en predicciones de modelos combinadas con otros datos de BigQuery.
- Cree sistemas de predicción en tiempo real que analicen los datos entrantes de BigQuery.
¿Cómo gestiona Latenode la autenticación de Google Vertex AI?
Latenode simplifica la autenticación mediante OAuth seguro, lo que garantiza un acceso perfecto a los recursos de Google Vertex AI sin una configuración compleja.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Vertex AI y Google Cloud BigQuery en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Los conjuntos de datos grandes en BigQuery pueden requerir consultas optimizadas para un procesamiento eficiente.
- Las configuraciones de implementación de modelos complejos pueden necesitar bloques de JavaScript personalizados.
- Las predicciones en tiempo real están sujetas a los límites de velocidad de la API de Google Vertex AI.
