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Como conectar Google Vertex AI e Google CloudBigQuery
Crie um novo cenário para conectar Google Vertex AI e Google CloudBigQuery
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 Google CloudBigQuery será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Vertex AI or Google CloudBigQuerye 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 Google CloudBigQuery Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Vertex AI nó, selecione Google CloudBigQuery da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google CloudBigQuery.
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Google Vertex AI
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Google CloudBigQuery
Autenticar Google CloudBigQuery
Agora, clique no Google CloudBigQuery nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google CloudBigQuery configurações. A autenticação permite que você use Google CloudBigQuery através do Latenode.
Configure o Google Vertex AI e Google CloudBigQuery 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 Google CloudBigQuery 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 CloudBigQuery
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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, Google CloudBigQuery, 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 Google CloudBigQuery a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Vertex AI e Google CloudBigQuery (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 Google CloudBigQuery
Planilhas Google + Google Vertex AI + Google Cloud BigQuery: Quando uma nova linha é adicionada a uma Planilha Google, os dados são usados para gerar conteúdo por meio do Google Vertex AI. O conteúdo gerado, juntamente com os dados originais, é armazenado no Google Cloud BigQuery para análise.
Google Cloud BigQuery + Google Vertex AI + Slack: Quando novos dados são adicionados ao Google Cloud BigQuery, o Google Vertex AI analisa e resume as descobertas. Uma mensagem contendo o resumo é então enviada para um canal específico do Slack.
Google Vertex AI e Google CloudBigQuery 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 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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Perguntas frequentes Google Vertex AI e Google CloudBigQuery
Como posso conectar minha conta do Google Vertex AI ao Google Cloud BigQuery usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Vertex AI ao Google Cloud BigQuery 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 Google Cloud BigQuery fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso automatizar a análise de sentimentos de avaliações de clientes armazenadas no BigQuery?
Sim, com o Latenode, analise facilmente os dados do BigQuery usando a análise de sentimentos da Vertex AI. Automatize insights e acione ações, sem precisar de codificação!
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Vertex AI com o Google Cloud BigQuery?
A integração do Google Vertex AI com o Google Cloud BigQuery permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Treine modelos de aprendizado de máquina usando dados armazenados no Google Cloud BigQuery.
- Implante modelos treinados do Google Vertex AI e armazene previsões no BigQuery.
- Automatize pipelines de pré-processamento de dados para dados de treinamento de modelos.
- Gere relatórios com base em previsões de modelos combinadas com outros dados do BigQuery.
- Crie sistemas de previsão em tempo real que analisem dados recebidos do BigQuery.
Como o Latenode lida com a autenticação do Google Vertex AI?
O Latenode simplifica a autenticação usando OAuth seguro, garantindo acesso direto aos recursos do Google Vertex AI sem configuração complexa.
Há alguma limitação na integração do Google Vertex AI e do Google Cloud BigQuery no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Grandes conjuntos de dados no BigQuery podem exigir consultas otimizadas para processamento eficiente.
- Configurações complexas de implantação de modelos podem precisar de blocos JavaScript personalizados.
- As previsões em tempo real estão sujeitas aos limites de taxa da API do Google Vertex AI.
