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Como conectar Google CloudBigQuery e Google Vertex AI
Crie um novo cenário para conectar Google CloudBigQuery 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 CloudBigQuery, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google CloudBigQuery or Google Vertex AI será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google CloudBigQuery or Google Vertex AIe selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google CloudBigQuery Node
Selecione os Google CloudBigQuery nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google CloudBigQuery
Configure o Google CloudBigQuery
Clique no Google CloudBigQuery nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google CloudBigQuery 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 CloudBigQuery 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 CloudBigQuery
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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 CloudBigQuery 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 CloudBigQuery 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 CloudBigQuery
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google CloudBigQuery, 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 CloudBigQuery e Google Vertex AI a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google CloudBigQuery 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 CloudBigQuery e Google Vertex AI
Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Planilhas Google: Analise dados do Google Cloud BigQuery usando o modelo Gemini do Google Vertex AI e salve os resultados da análise em uma nova linha no Planilhas Google para geração de relatórios e rastreamento.
Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack: Quando novos dados forem adicionados ao BigQuery, analise-os usando o Vertex AI. Se anomalias forem detectadas, envie uma mensagem para um canal designado do Slack para alertar a equipe.
Google CloudBigQuery e Google Vertex AI alternativas de integração
Sobre Google CloudBigQuery
Use o Google Cloud BigQuery no Latenode para automatizar tarefas de data warehouse. Consulte, analise e transforme grandes conjuntos de dados como parte dos seus fluxos de trabalho. Agende importações de dados, acione relatórios ou insira insights em outros aplicativos. Automatize análises complexas sem código e dimensione seus insights com a plataforma flexível e paga conforme o uso do Latenode.
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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 CloudBigQuery e Google Vertex AI
Como posso conectar minha conta do Google Cloud BigQuery ao Google Vertex AI usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Cloud BigQuery ao Google Vertex AI no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Cloud BigQuery e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Cloud BigQuery e do Google Vertex AI fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso treinar modelos personalizados usando dados do BigQuery no Vertex AI?
Sim, você pode. O Latenode simplifica a transferência de dados e o treinamento de modelos, permitindo iteração e implantação mais rápidas. Utilize blocos sem código, JavaScript e IA para otimizar seus modelos.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud BigQuery com o Google Vertex AI?
A integração do Google Cloud BigQuery com o Google Vertex AI permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Automatizando pipelines de treinamento de modelos de aprendizado de máquina usando dados do BigQuery.
- Criação de serviços de previsão em tempo real usando dados armazenados no BigQuery.
- Analisando grandes conjuntos de dados no BigQuery para melhorar o desempenho do modelo Vertex AI.
- Criação de painéis personalizados com insights derivados de análises do BigQuery com tecnologia de IA.
- Orquestrar o pré-processamento de dados no BigQuery antes de enviá-los ao Vertex AI.
Como o Latenode lida com grandes conjuntos de dados do BigQuery de forma eficiente?
O Latenode aproveita o streaming e o processamento em lote, a transferência de dados otimizada e a infraestrutura escalável para processar grandes conjuntos de dados com eficiência.
Há alguma limitação na integração do Google Cloud BigQuery e do Google Vertex AI no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Transformações complexas de dados podem exigir código JavaScript personalizado.
- O streaming de dados em tempo real do BigQuery pode gerar custos adicionais.
- O treinamento inicial do modelo pode levar um tempo significativo dependendo do tamanho do conjunto de dados.
