IA de sommets de Google et Google Cloud BigQuery Intégration :

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IA de sommets de Google

Google Cloud BigQuery

Étape 1 : Choisir un déclencheur

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

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

Ajoutez le IA de sommets de Google Nœud

Sélectionnez le IA de sommets de Google nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

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IA de sommets de Google

Configurer le IA de sommets de Google

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

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IA de sommets de Google

Type de nœud

#1 IA de sommets de Google

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

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Se connectez IA de sommets de Google

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le IA de sommets de Google 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.

1

IA de sommets de Google

(I.e.

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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.

1

IA de sommets de Google

(I.e.

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Google Cloud BigQuery

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le IA de sommets de Google 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.

1

IA de sommets de Google

(I.e.

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Google Cloud BigQuery

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery

Google Cloud BigQuery Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

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L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le IA de sommets de Google 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.
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JavaScript

(I.e.

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IA Anthropique Claude 3

(I.e.

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Google Cloud BigQuery

1

Déclencheur sur Webhook

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IA de sommets de Google

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

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4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration IA de sommets de Google, 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 IA de sommets de Google et Google Cloud BigQuery l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre IA de sommets de Google 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 IA de sommets de Google et Google Cloud BigQuery

Google Sheets + Google Vertex AI + Google Cloud BigQuery : Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée à une feuille Google Sheets, les données sont utilisées pour générer du contenu via Google Vertex AI. Le contenu généré, ainsi que les données d'origine, sont ensuite stockés dans Google Cloud BigQuery pour analyse.

Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack : Lorsque de nouvelles données sont ajoutées à Google Cloud BigQuery, Google Vertex AI analyse et synthétise les résultats. Un message contenant ce résumé est ensuite envoyé à un canal Slack spécifique.

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

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.

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.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP IA de sommets de Google et Google Cloud BigQuery

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

Pour connecter votre compte Google Vertex AI à Google Cloud BigQuery sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Vertex AI et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Vertex AI 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 automatiser l’analyse des sentiments des avis clients stockés dans BigQuery ?

Oui, avec Latenode, analysez facilement les données BigQuery grâce à l'analyse des sentiments de Vertex AI. Automatisez les analyses et déclenchez des actions, sans codage !

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

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

  • Entraînez des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de données stockées dans Google Cloud BigQuery.
  • Déployez des modèles formés à partir de Google Vertex AI et stockez les prédictions dans BigQuery.
  • Automatisez les pipelines de prétraitement des données pour les données de formation des modèles.
  • Générez des rapports basés sur des prédictions de modèle combinées à d’autres données BigQuery.
  • Créez des systèmes de prédiction en temps réel qui analysent les données entrantes de BigQuery.

Comment Latenode gère-t-il l'authentification Google Vertex AI ?

Latenode simplifie l'authentification à l'aide d'OAuth sécurisé, garantissant un accès transparent aux ressources Google Vertex AI sans configuration complexe.

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

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

  • Les grands ensembles de données dans BigQuery peuvent nécessiter des requêtes optimisées pour un traitement efficace.
  • Les configurations de déploiement de modèles complexes peuvent nécessiter des blocs JavaScript personnalisés.
  • Les prédictions en temps réel sont soumises aux limites de débit de l'API de Google Vertex AI.

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