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Como conectar IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore
Crear un nuevo escenario para conectar IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore
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 Firestore Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca IA de vértice de Google or Google Cloud Firestorey 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 Google Cloud Firestore Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el IA de vértice de Google nodo, seleccione Google Cloud Firestore de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Google Cloud Firestore.
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IA de vértice de Google
⚙
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Google Cloud Firestore
Autenticar Google Cloud Firestore
Ahora, haga clic en el Google Cloud Firestore Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Google Cloud Firestore Configuración. La autenticación le permite utilizar Google Cloud Firestore a través de Latenode.
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IA de vértice de Google
⚙
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Google Cloud Firestore
Tipo de nodo
#2 Google Cloud Firestore
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud Firestore
Configura el IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore 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 Firestore
Configurar el IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore 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 Firestore
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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 Firestore, 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 Firestore La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore (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 Firestore
Google Cloud Firestore + Google Vertex AI + Slack: Esta automatización monitorea Google Cloud Firestore en busca de nuevos documentos de comentarios de clientes. Luego, utiliza Google Vertex AI (Gemini) para analizar y resumir los comentarios. Finalmente, publica el resumen en un canal de Slack designado para que el equipo lo revise.
Google Cloud Firestore + Google Vertex AI + Hojas de cálculo de Google: Este flujo rastrea los datos de entrenamiento del modelo de IA almacenados en Google Cloud Firestore. Google Vertex AI (Gemini) analiza los datos de entrenamiento. Los resultados analizados, como las métricas de rendimiento, se registran en una Hoja de Cálculo de Google para facilitar su seguimiento y análisis.
IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore 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 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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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes IA de vértice de Google y Google Cloud Firestore
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud Firestore usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud Firestore 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".
- Autentica tus cuentas de Google Vertex AI y Google Cloud Firestore proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar los datos de sentimiento del usuario almacenados en Firestore usando Vertex AI?
¡Sí, puedes! Latenode te permite automatizar el análisis de sentimientos y activar acciones en otras aplicaciones según los resultados, optimizando así los flujos de trabajo de atención al cliente.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Vertex AI con Google Cloud Firestore?
La integración de Google Vertex AI con Google Cloud Firestore le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatizar el almacenamiento de datos de entrenamiento de modelos de IA.
- Generar contenido usando IA y guardarlo directamente.
- Creación de experiencias de usuario personalizadas basadas en conocimientos de IA.
- Analizar los comentarios de los clientes y almacenar las puntuaciones de sentimiento.
- Creación de chatbots impulsados por IA con registros de conversaciones persistentes.
¿Cómo gestiona Latenode las transformaciones de datos entre Vertex AI y Firestore?
Latenode proporciona herramientas flexibles de mapeo y transformación de datos, incluidos bloques de JavaScript, lo que garantiza un flujo de datos fluido entre aplicaciones.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Vertex AI y Google Cloud Firestore 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 implicar un tiempo de procesamiento adicional.
- Los modelos de IA complejos pueden requerir optimización para un rendimiento en tiempo real.
- Se aplican límites de velocidad de API de Google Vertex AI y Google Cloud Firestore.
