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Como conectar Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST)
Crie um novo cenário para conectar Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST)
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 Conversão de voz em texto do Google Cloud, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Conversão de voz em texto do Google Cloud or Google Cloud BigQuery (REST) será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Conversão de voz em texto do Google Cloud or Google Cloud BigQuery (REST)e selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Conversão de voz em texto do Google Cloud Node
Selecione os Conversão de voz em texto do Google Cloud nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Conversão de voz em texto do Google Cloud
Configure o Conversão de voz em texto do Google Cloud
Clique no Conversão de voz em texto do Google Cloud nó para configurá-lo. Você pode modificar o Conversão de voz em texto do Google Cloud URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Google Cloud BigQuery (REST) Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Conversão de voz em texto do Google Cloud nó, selecione Google Cloud BigQuery (REST) da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google Cloud BigQuery (REST).
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Conversão de voz em texto do Google Cloud
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Google Cloud BigQuery (REST)
Autenticar Google Cloud BigQuery (REST)
Agora, clique no Google Cloud BigQuery (REST) nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google Cloud BigQuery (REST) configurações. A autenticação permite que você use Google Cloud BigQuery (REST) através do Latenode.
Configure o Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST) Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
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Conversão de voz em texto do Google Cloud
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST) 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 Cloud BigQuery (REST)
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Acionador no Webhook
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Conversão de voz em texto do Google Cloud
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Conversão de voz em texto do Google Cloud, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST) a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST) (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 Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST)
Conversão de fala em texto do Google Cloud + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Esta automação transcreve arquivos de áudio armazenados no Google Cloud Storage usando o Google Cloud Speech-To-Text. O texto transcrito é então armazenado no Google Cloud BigQuery. Por fim, uma mensagem do Slack é enviada para um canal especificado quando novas transcrições são adicionadas ao BigQuery.
Google Cloud BigQuery (REST) + Conversão de voz em texto do Google Cloud + Planilhas Google: Este fluxo analisa dados de áudio transcritos armazenados no Google Cloud BigQuery. Os dados são consultados e os resultados são usados pelo Google Cloud Speech-To-Text para análises posteriores (potencialmente resumo ou extração de palavras-chave - utilizando a ação "Reconhecer Fala" para analisar trechos da transcrição existente). Os resultados da análise são então registrados em uma Planilha Google para revisão e acompanhamento.
Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integração
Sobre Conversão de voz em texto do Google Cloud
Automatize a transcrição de áudio usando o Google Cloud Speech-To-Text no Latenode. Converta arquivos de áudio em texto e use os resultados para preencher bancos de dados, disparar alertas ou analisar o feedback do cliente. O Latenode oferece ferramentas visuais para gerenciar o fluxo, além de opções de código para análise ou filtragem personalizadas. Escale fluxos de trabalho de voz sem codificação complexa.
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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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Veja como o Latenode funciona
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Perguntas frequentes Conversão de voz em texto do Google Cloud e Google Cloud BigQuery (REST)
Como posso conectar minha conta do Google Cloud Speech-To-Text ao Google Cloud BigQuery (REST) usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Cloud Speech-To-Text ao Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Cloud Speech-To-Text e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Cloud Speech-To-Text e do Google Cloud BigQuery (REST) fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar o áudio do call center?
Sim, você pode. O editor visual do Latenode simplifica as transformações de dados de áudio para insights estruturados. Isso automatiza a análise e aprimora as estratégias de resposta.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud Speech-To-Text com o Google Cloud BigQuery (REST)?
A integração do Google Cloud Speech-To-Text com o Google Cloud BigQuery (REST) permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Transcrever áudio e armazenar resultados em tabelas estruturadas.
- Realizando análise de sentimentos em dados de fala transcritos.
- Gerando relatórios sobre palavras-chave mencionadas com frequência.
- Atualização automática de painéis com insights em tempo real.
- Arquivamento e indexação de dados de áudio transcritos.
Como o Latenode lida com a autenticação do Google Cloud Speech-To-Text?
O Latenode fornece autenticação segura e direta baseada em OAuth, permitindo que você autorize facilmente sua conta do Google Cloud Speech-To-Text.
Há alguma limitação na integração do Google Cloud Speech-To-Text e do Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Arquivos de áudio grandes podem exigir um tempo de processamento significativo.
- Os custos do BigQuery dependem do volume de dados e da complexidade da consulta.
- A transcrição em tempo real tem latência inerente.
