Comment se connecter Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery
Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery
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 Speech-To-Text, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud Speech-To-Text or Google Cloud BigQuery sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud Speech-To-Text or Google Cloud BigQueryet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud Speech-To-Text Nœud
Sélectionnez le Google Cloud Speech-To-Text nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

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

Google Cloud Speech-To-Text
Type de nœud
#1 Google Cloud Speech-To-Text
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Google Cloud Speech-To-Text
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud Speech-To-Text noeud, sélectionnez Google Cloud BigQuery dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Google Cloud BigQuery.

Google Cloud Speech-To-Text
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Authentifier Google Cloud BigQuery
Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery 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 Google Cloud BigQuery paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery via Latenode.

Google Cloud Speech-To-Text
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Type de nœud
#2 Google Cloud BigQuery
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

Google Cloud Speech-To-Text
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Type de nœud
#2 Google Cloud BigQuery
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery Authentification 2.0
Sélectionnez une action *
Choisir
Carte
L'ID d'action
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery 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.

JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Google Cloud Speech-To-Text
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Google Cloud Speech-To-Text, Google Cloud BigQuery, 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 Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery (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 Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery
Google Cloud Speech-To-Text + Google Cloud BigQuery + Slack : Transcrivez des fichiers audio depuis votre espace de stockage avec Google Cloud Speech-To-Text, puis analysez les transcriptions et stockez les résultats dans Google Cloud BigQuery. Enfin, envoyez un message à un canal Slack basé sur l'analyse.
Google Cloud BigQuery + Google Cloud Speech-To-Text + Google Drive : Analysez les données du centre d'appels dans BigQuery, puis utilisez les transcriptions de Google Cloud Speech-To-Text pour créer des résumés. Enregistrez ces résumés au format texte dans un dossier spécifique de Google Drive.
Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery alternatives d'intégration
À propos Google Cloud Speech-To-Text
Automatisez la transcription audio avec Google Cloud Speech-To-Text dans Latenode. Convertissez les fichiers audio en texte et utilisez les résultats pour alimenter des bases de données, déclencher des alertes ou analyser les commentaires clients. Latenode propose des outils visuels pour gérer le flux, ainsi que des options de code pour une analyse ou un filtrage personnalisé. Adaptez vos flux de travail vocaux sans codage complexe.
Applications similaires
Catégories associées
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.
Applications similaires
Catégories associées
Découvrez comment fonctionne Latenode
QFP Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery
Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud Speech-To-Text à Google Cloud BigQuery à l'aide de Latenode ?
Pour connecter votre compte Google Cloud Speech-To-Text à Google Cloud BigQuery sur Latenode, procédez comme suit :
- Connectez-vous à votre compte Latenode.
- Accédez à la section intégrations.
- Sélectionnez Google Cloud Speech-To-Text et cliquez sur « Connecter ».
- Authentifiez vos comptes Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery en fournissant les autorisations nécessaires.
- Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.
Puis-je analyser les conversations du centre d’appels pour en tirer des sentiments ?
Oui, c'est possible ! Latenode permet une analyse automatisée des sentiments grâce à la transcription Speech-To-Text stockée directement dans BigQuery. Optimisez votre analyse grâce aux outils JavaScript et d'IA intégrés de Latenode.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud Speech-To-Text à Google Cloud BigQuery ?
L'intégration de Google Cloud Speech-To-Text avec Google Cloud BigQuery vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
- Transcrivez des fichiers audio et stockez les données textuelles dans BigQuery.
- Analysez les transcriptions des appels du support client pour identifier les tendances clés.
- Créez des tableaux de bord pour visualiser les données vocales provenant de diverses sources.
- Créez des rapports automatisés à partir de données audio stockées dans BigQuery.
- Traiter et analyser les enregistrements de réunions pour les éléments d’action.
Puis-je filtrer les résultats Speech-To-Text avant de les stocker dans BigQuery ?
Oui, vous pouvez filtrer les résultats ! Utilisez l'éditeur visuel de Latenode ou les blocs JavaScript pour filtrer par niveau de confiance avant le stockage BigQuery.
Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- Les fichiers audio volumineux peuvent nécessiter des temps de traitement plus longs.
- Les limites de débit API de Google Cloud Speech-To-Text et BigQuery s'appliquent.
- La prise en charge du vocabulaire personnalisé est limitée à l'API Speech-To-Text.