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Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI
Crie um novo cenário para conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI
No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.
Adicione o primeiro passo
Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Google Cloud BigQuery (REST), acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google Cloud BigQuery (REST) or Google Vertex AI será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Cloud BigQuery (REST) or Google Vertex AIe selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google Cloud BigQuery (REST) Node
Selecione os Google Cloud BigQuery (REST) nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o Google Cloud BigQuery (REST)
Clique no Google Cloud BigQuery (REST) nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google Cloud BigQuery (REST) URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Google Vertex AI Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Cloud BigQuery (REST) nó, selecione Google Vertex AI da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google Vertex AI.
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Google Vertex AI
Autenticar Google Vertex AI
Agora, clique no Google Vertex AI nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google Vertex AI configurações. A autenticação permite que você use Google Vertex AI através do Latenode.
Configure o Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
Configure o Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI Integração
Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:
- Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
- Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
- Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
- Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
- Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
- Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
- Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
- Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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Google Vertex AI
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Acionador no Webhook
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Cloud BigQuery (REST), Google Vertex AI, e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.
Teste o cenário
Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.
As formas mais poderosas de se conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Planilhas Google: Execute uma consulta do BigQuery, analise os dados com o modelo Gemini da Vertex AI e insira os insights em uma Planilha Google para fins de relatórios.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Slack: Analise dados do BigQuery com o Vertex AI Gemini e envie uma mensagem no Slack caso detecte anomalias. Isso facilita o monitoramento em tempo real e a resposta a alterações nos dados.
Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI alternativas de integração
Sobre Google Cloud BigQuery (REST)
Automatize os fluxos de trabalho de dados do BigQuery no Latenode. Consulte e analise conjuntos de dados enormes diretamente em seus cenários de automação, dispensando o uso de SQL manual. Agende consultas, transforme resultados com JavaScript e direcione dados para outros aplicativos. Escale seu processamento de dados sem codificação complexa ou altas taxas por operação. Perfeito para relatórios, análises e automação de data warehouse.
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Sobre Google Vertex AI
Use o Vertex AI no Latenode para criar automações com tecnologia de IA. Integre rapidamente modelos de aprendizado de máquina para tarefas como análise de sentimentos ou reconhecimento de imagens. Automatize fluxos de trabalho de enriquecimento de dados ou moderação de conteúdo sem codificação complexa. O editor visual do Latenode facilita o encadeamento de tarefas de IA e as escala de forma confiável, pagando apenas pelo tempo de execução de cada fluxo.
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Perguntas frequentes Google Cloud BigQuery (REST) e Google Vertex AI
Como posso conectar minha conta do Google Cloud BigQuery (REST) ao Google Vertex AI usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Cloud BigQuery (REST) ao Google Vertex AI no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Cloud BigQuery (REST) e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Cloud BigQuery (REST) e do Google Vertex AI fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar dados do BigQuery com modelos do Vertex AI?
Sim, você pode! O Latenode simplifica isso conectando os aplicativos a uma interface visual. Benefício: obtenha rapidamente insights baseados em IA a partir dos seus dados usando uma arquitetura sem servidor que escala automaticamente.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud BigQuery (REST) com o Google Vertex AI?
A integração do Google Cloud BigQuery (REST) com o Google Vertex AI permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Treine modelos personalizados de aprendizado de máquina usando dados armazenados no BigQuery.
- Implante modelos Vertex AI treinados para pontuar novos dados do BigQuery.
- Automatize pipelines de pré-processamento de dados antes de alimentá-los no Vertex AI.
- Gere previsões em grandes conjuntos de dados no BigQuery usando o Vertex AI.
- Crie painéis em tempo real com insights baseados em IA a partir de dados do BigQuery.
Quão seguro é o acesso aos dados do BigQuery no Latenode?
O Latenode usa protocolos seguros de autenticação e autorização, garantindo que seus dados do BigQuery sejam acessados com segurança, usando as permissões que você concede.
Há alguma limitação na integração do Google Cloud BigQuery (REST) e do Google Vertex AI no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Grandes transferências de dados podem gerar custos adicionais do Google Cloud.
- O treinamento de modelos complexos pode consumir recursos significativos do Vertex AI.
- As previsões em tempo real estão sujeitas à disponibilidade do endpoint do Vertex AI.
