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Como conectar IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST)
Crear un nuevo escenario para conectar IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST)
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 Google Cloud BigQuery (REST) Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca IA de vértice de Google or Google Cloud BigQuery (REST)y 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 *
Seleccione
Mapa
Conéctese IA de vértice de Google
Agregar el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el IA de vértice de Google nodo, seleccione Google Cloud BigQuery (REST) de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Google Cloud BigQuery (REST).
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IA de vértice de Google
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Google Cloud BigQuery (REST)
Autenticar Google Cloud BigQuery (REST)
Ahora, haga clic en el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Google Cloud BigQuery (REST) Configuración. La autenticación le permite utilizar Google Cloud BigQuery (REST) a través de Latenode.
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IA de vértice de Google
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Google Cloud BigQuery (REST)
Tipo de nodo
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapa
Conéctese Google Cloud BigQuery (REST)
Configura el IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST) 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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Google Cloud BigQuery (REST)
Configurar el IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST) 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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Google Cloud BigQuery (REST)
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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, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Google Cloud BigQuery (REST) La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST) (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 Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Hojas de cálculo de Google: Una nueva tabla en BigQuery activa un trabajo de análisis de datos en Vertex AI con Gemini. Los resultados del análisis se insertan en una Hoja de Cálculo de Google para su visualización y generación de informes.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Slack: Cuando haya nuevos datos disponibles en BigQuery, se ejecuta una consulta. El resultado se envía a Vertex AI para detectar anomalías y, si se encuentra alguna, se notifica al equipo de datos por Slack.
IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integración
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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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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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes IA de vértice de Google y Google Cloud BigQuery (REST)
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud BigQuery (REST) usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud BigQuery (REST) 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 (REST) proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar los resultados del modelo de IA almacenados en BigQuery?
¡Sí! Latenode te permite automatizar el análisis de los resultados del modelo de IA de Google Vertex en Google Cloud BigQuery (REST) y, a continuación, activar acciones basadas en la información. Sin código, lo simplifica.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Vertex AI con Google Cloud BigQuery (REST)?
La integración de Google Vertex AI con Google Cloud BigQuery (REST) le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatizar la ingesta de datos de Google Vertex AI en Google Cloud BigQuery (REST).
- Creación de paneles de control en tiempo real con métricas de rendimiento del modelo.
- Creación de alertas automatizadas basadas en anomalías detectadas en las salidas de Google Vertex AI.
- Enriquecimiento de conjuntos de datos existentes de Google Cloud BigQuery (REST) con predicciones de Google Vertex AI.
- Orquestación de canales de datos complejos utilizando información de IA y datos almacenados.
¿Puedo usar JavaScript para transformar datos entre Vertex AI y BigQuery?
Sí, los bloques de JavaScript de Latenode te permiten transformar datos entre Google Vertex AI y Google Cloud BigQuery (REST) con lógica y código personalizados.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Vertex AI y Google Cloud BigQuery (REST) en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La configuración del esquema de datos inicial debe realizarse manualmente.
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir codificación JavaScript personalizada.
- Aún se aplican límites de velocidad tanto de Google Vertex AI como de Google Cloud BigQuery (REST).
