.svg){kind=icon}
Como conectar IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server
Crear un nuevo escenario para conectar IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server
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 Microsoft SQL Server Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca IA de vértice de Google or Microsoft SQL Servery 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.
+
1
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.
+
1
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 Microsoft SQL Server Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el IA de vértice de Google nodo, seleccione Microsoft SQL Server de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Microsoft SQL Server.
1
IA de vértice de Google
⚙
+
2
Microsoft SQL Server
Autenticar Microsoft SQL Server
Ahora, haga clic en el Microsoft SQL Server Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Microsoft SQL Server Configuración. La autenticación le permite utilizar Microsoft SQL Server a través de Latenode.
1
IA de vértice de Google
⚙
+
2
Microsoft SQL Server
Tipo de nodo
#2 Microsoft SQL Server
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Microsoft SQL Server
Configura el IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
1
IA de vértice de Google
⚙
+
2
Microsoft SQL Server
Configurar el IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server 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.
5
JavaScript
⚙
6
IA Antrópica Claude 3
⚙
+
7
Microsoft SQL Server
1
Activador en webhook
⚙
2
IA de vértice de Google
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar IA de vértice de Google, Microsoft SQL Server, 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 Microsoft SQL Server La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server (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 Microsoft SQL Server
Slack + Google Vertex AI + Microsoft SQL Server: Cuando se publica un mensaje nuevo en un canal de Slack, su contenido se analiza con Google Vertex AI para identificar opiniones y temas clave. Esta información se almacena en una base de datos de Microsoft SQL Server para su posterior análisis y generación de informes.
Microsoft SQL Server + Google Vertex AI + Slack: Cuando se detecta una fila nueva o actualizada en Microsoft SQL Server, Google Vertex AI genera un resumen de los cambios. Este resumen se envía como mensaje directo a un usuario específico en Slack.
IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server alternativas de integración
Conócenos 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.
aplicaciones similares
Categorias relacionadas
Conócenos Microsoft SQL Server
Utilice Microsoft SQL Server en Latenode para automatizar las tareas de bases de datos. Consulte, actualice o inserte datos directamente en respuesta a desencadenadores. Sincronice datos SQL con otras aplicaciones; simplifique las canalizaciones de datos para informes y análisis. Cree flujos de trabajo automatizados sin programación compleja para gestionar bases de datos de forma eficiente y escalar operaciones.
aplicaciones similares
Categorias relacionadas
Vea cómo funciona Latenode
.svg)
.png)
Preguntas Frecuentes IA de vértice de Google y Microsoft SQL Server
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Vertex AI a Microsoft SQL Server usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Vertex AI a Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar los comentarios de los clientes y almacenar el sentimiento en SQL?
Sí, puedes. El editor visual de Latenode simplifica la conexión de Google Vertex AI para el análisis de sentimientos con Microsoft SQL Server para el almacenamiento de datos. Automatiza la información fácilmente.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Vertex AI con Microsoft SQL Server?
La integración de Google Vertex AI con Microsoft SQL Server le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatizar el entrenamiento de modelos de IA con datos de su base de datos SQL.
- Generar recomendaciones de productos personalizadas basadas en datos del usuario.
- Creación de paneles de control impulsados por IA con datos de SQL Server en tiempo real.
- Predecir tendencias de ventas y almacenar resultados en una base de datos SQL.
- Enriquecimiento de perfiles de clientes en SQL Server con información impulsada por inteligencia artificial.
¿Cómo manejo conjuntos de datos grandes cuando uso Google Vertex AI en Latenode?
Latenode le permite procesar datos en fragmentos, optimizando el rendimiento de las integraciones de Google Vertex AI y Microsoft SQL Server, incluso con grandes conjuntos de datos.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Vertex AI y Microsoft SQL Server 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.
- Se aplican límites de velocidad de API tanto para Google Vertex AI como para SQL Server.
- La configuración inicial requiere conocimientos básicos de ambas plataformas.
