Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google Intégration :

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Enrichissez vos données dans Google Cloud BigQuery grâce aux analyses d'IA de Google Vertex AI. L'éditeur visuel de Latenode simplifie les pipelines complexes, tandis que la flexibilité des nœuds JavaScript et les coûts d'exécution abordables garantissent l'évolutivité de vos projets d'IA.

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Google Cloud BigQuery

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Étape 1 : Choisir un déclencheur

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google

Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Google Cloud BigQuery, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery or IA de sommets de Google sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery or IA de sommets de Googleet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud

Sélectionnez le Google Cloud BigQuery nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Google Cloud BigQuery

Configurer le Google Cloud BigQuery

Cliquez sur le Google Cloud BigQuery nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Google Cloud BigQuery

Type de nœud

#1 Google Cloud BigQuery

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le IA de sommets de Google Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery noeud, sélectionnez IA de sommets de Google dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans IA de sommets de Google.

1

Google Cloud BigQuery

(I.e.

+
2

IA de sommets de Google

Authentifier IA de sommets de Google

Maintenant, cliquez sur le IA de sommets de Google nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre IA de sommets de Google paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser IA de sommets de Google via Latenode.

1

Google Cloud BigQuery

(I.e.

+
2

IA de sommets de Google

Type de nœud

#2 IA de sommets de Google

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez IA de sommets de Google

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Google Cloud BigQuery

(I.e.

+
2

IA de sommets de Google

Type de nœud

#2 IA de sommets de Google

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez IA de sommets de Google

IA de sommets de Google Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

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L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

IA de sommets de Google

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud BigQuery

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud BigQuery, IA de sommets de Google, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google

Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Google Sheets : Analysez les données de Google Cloud BigQuery à l'aide du modèle Gemini de Google Vertex AI, puis enregistrez les résultats de l'analyse dans une nouvelle ligne dans Google Sheets pour la création de rapports et le suivi.

Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack : Lorsque de nouvelles données sont ajoutées à BigQuery, analysez-les avec Vertex AI. Si des anomalies sont détectées, envoyez un message à un canal Slack dédié pour alerter l'équipe.

Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google alternatives d'intégration

À propos Google Cloud BigQuery

Utilisez Google Cloud BigQuery dans Latenode pour automatiser vos tâches d'entreposage de données. Interrogez, analysez et transformez d'énormes ensembles de données dans le cadre de vos workflows. Planifiez des importations de données, déclenchez des rapports ou alimentez d'autres applications avec des insights. Automatisez des analyses complexes sans code et étendez vos insights grâce à la plateforme flexible et payante de Latenode.

À propos IA de sommets de Google

Utilisez Vertex AI dans Latenode pour créer une automatisation optimisée par l'IA. Intégrez rapidement des modèles de machine learning pour des tâches telles que l'analyse des sentiments ou la reconnaissance d'images. Automatisez les workflows d'enrichissement de données ou de modération de contenu sans codage complexe. L'éditeur visuel de Latenode simplifie l'enchaînement des tâches d'IA et leur mise à l'échelle de manière fiable, en ne payant que le temps d'exécution de chaque flux.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Google Cloud BigQuery et IA de sommets de Google

Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery à Google Vertex AI à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery à Google Vertex AI sur Latenode, procédez comme suit :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud BigQuery et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery et Google Vertex AI en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je former des modèles personnalisés à l’aide des données BigQuery dans Vertex AI ?

Oui, c'est possible. Latenode simplifie le transfert de données et l'entraînement des modèles, permettant des itérations et un déploiement plus rapides. Exploitez les blocs sans code, JavaScript et l'IA pour optimiser vos modèles.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery à Google Vertex AI ?

L'intégration de Google Cloud BigQuery avec Google Vertex AI vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Automatisation des pipelines de formation de modèles d’apprentissage automatique à l’aide des données BigQuery.
  • Création de services de prédiction en temps réel à l’aide de données stockées dans BigQuery.
  • Analyse de grands ensembles de données dans BigQuery pour améliorer les performances du modèle Vertex AI.
  • Création de tableaux de bord personnalisés avec des informations dérivées de l'analyse BigQuery basée sur l'IA.
  • Orchestrer le prétraitement des données dans BigQuery avant de les transmettre à Vertex AI.

Comment Latenode gère-t-il efficacement les grands ensembles de données BigQuery ?

Latenode exploite le streaming et le traitement par lots, le transfert de données optimisé et une infrastructure évolutive pour traiter efficacement de grands ensembles de données.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery et Google Vertex AI sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé.
  • La diffusion de données en temps réel à partir de BigQuery peut entraîner des frais supplémentaires.
  • La formation initiale du modèle peut prendre beaucoup de temps en fonction de la taille de l'ensemble de données.

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