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Como conectar Google Vertex AI e Amazon S3
Crie um novo cenário para conectar Google Vertex AI e Amazon S3
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 Vertex AI, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google Vertex AI or Amazon S3 será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Vertex AI or Amazon S3e selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google Vertex AI Node
Selecione os Google Vertex AI nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google Vertex AI
Configure o Google Vertex AI
Clique no Google Vertex AI nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google Vertex AI URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Amazon S3 Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Vertex AI nó, selecione Amazon S3 da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Amazon S3.
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Google Vertex AI
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Amazon S3
Autenticar Amazon S3
Agora, clique no Amazon S3 nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Amazon S3 configurações. A autenticação permite que você use Amazon S3 através do Latenode.
Configure o Google Vertex AI e Amazon S3 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 Vertex AI e Amazon S3 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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Amazon S3
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Acionador no Webhook
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Google Vertex AI
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Vertex AI, Amazon S3, 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 Vertex AI e Amazon S3 a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Vertex AI e Amazon S3 (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 Vertex AI e Amazon S3
Amazon S3 + Google Vertex AI + Slack: Quando uma nova imagem é carregada em um bucket do Amazon S3, ela é analisada pelo Google Vertex AI usando o modelo Gemini. Os resultados da análise são então enviados para um canal designado do Slack.
Amazon S3 + Google Vertex AI + Planilhas Google: Quando um novo arquivo é adicionado a um bucket do Amazon S3, o Google Vertex AI categoriza o conteúdo usando o Gemini. O nome e a categoria do arquivo são então registrados em uma Planilha Google.
Google Vertex AI e Amazon S3 alternativas de integração
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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Sobre Amazon S3
Automatize o gerenciamento de arquivos do S3 dentro do Latenode. Acione fluxos em novos uploads, processe dados armazenados automaticamente e arquive arquivos antigos. Integre o S3 ao seu banco de dados, modelos de IA ou outros aplicativos. O Latenode simplifica fluxos de trabalho complexos do S3 com ferramentas visuais e opções de código para lógica personalizada.
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Perguntas frequentes Google Vertex AI e Amazon S3
Como posso conectar minha conta do Google Vertex AI ao Amazon S3 usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Vertex AI ao Amazon S3 no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Vertex AI e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Vertex AI e do Amazon S3 fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso armazenar automaticamente as saídas do Vertex AI no S3?
Sim! O Latenode permite automatizar o armazenamento dos resultados do Google Vertex AI diretamente no Amazon S3. Isso garante um armazenamento seguro e escalável e permite processamento e análise adicionais com facilidade.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Vertex AI com o Amazon S3?
A integração do Google Vertex AI com o Amazon S3 permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Armazenamento de imagens geradas pelo Vertex AI em buckets do S3 para fácil acesso.
- Arquivamento de dados processados do Vertex AI no S3 para armazenamento de longo prazo.
- Acionando modelos Vertex AI usando novos arquivos enviados para o Amazon S3.
- Fazendo backup dos dados de treinamento do modelo Vertex AI em um local seguro do S3.
- Analisando texto extraído por modelos Vertex AI e armazenando resultados no S3.
Como lidar com a autenticação do Vertex AI nos fluxos de trabalho do Latenode?
O Latenode oferece armazenamento seguro de credenciais. Autentique uma vez e use-o em todas as etapas do fluxo de trabalho do Google Vertex AI.
Há alguma limitação para a integração do Google Vertex AI e do Amazon S3 no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Grandes transferências de dados podem estar sujeitas às limitações de largura de banda do Amazon S3.
- Transformações complexas de dados podem exigir código JavaScript personalizado.
- A implantação do modelo de IA do Google Vertex é gerenciada fora do Latenode.
