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Como conectar Google Vertex AI e Google Cloud BigQuery (REST)
Crie um novo cenário para conectar Google Vertex AI 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 Google Vertex AI, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google Vertex AI or Google Cloud BigQuery (REST) será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Vertex AI or Google Cloud BigQuery (REST)e 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 Cloud BigQuery (REST) Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Vertex AI 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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Google Vertex AI
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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 Google Vertex AI 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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Google Vertex AI
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o Google Vertex AI 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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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Vertex AI, 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 Google Vertex AI e Google Cloud BigQuery (REST) a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Vertex AI 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 Google Vertex AI e Google Cloud BigQuery (REST)
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Planilhas Google: Uma nova tabela no BigQuery aciona uma tarefa de análise de dados no Vertex AI usando o Gemini. Os resultados da análise são então inseridos em uma Planilha Google para visualização e geração de relatórios.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Vertex AI + Slack: Quando novos dados estiverem disponíveis no BigQuery, execute uma consulta. O resultado será então enviado à Vertex AI para detectar anomalias e, caso encontre alguma, a equipe de dados será alertada via Slack.
Google Vertex AI e Google Cloud BigQuery (REST) 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 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 Google Vertex AI e Google Cloud BigQuery (REST)
Como posso conectar minha conta do Google Vertex AI ao Google Cloud BigQuery (REST) usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Vertex AI ao Google Cloud BigQuery (REST) 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 (REST) fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar saídas de modelos de IA armazenadas no BigQuery?
Sim! O Latenode permite automatizar a análise de saídas do modelo de IA do Google Vertex no Google Cloud BigQuery (REST) e, em seguida, acionar ações com base em insights. A ausência de código simplifica tudo.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Vertex AI com o Google Cloud BigQuery (REST)?
A integração do Google Vertex AI com o Google Cloud BigQuery (REST) permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Automatizando a ingestão de dados do Google Vertex AI no Google Cloud BigQuery (REST).
- Criação de painéis em tempo real de métricas de desempenho do modelo.
- Criação de alertas automatizados com base em anomalias detectadas nas saídas do Google Vertex AI.
- Enriquecendo conjuntos de dados existentes do Google Cloud BigQuery (REST) com previsões do Google Vertex AI.
- Orquestrando pipelines de dados complexos usando insights de IA e dados armazenados.
Posso usar JavaScript para transformar dados entre o Vertex AI e o BigQuery?
Sim, os blocos JavaScript do Latenode permitem que você transforme dados entre o Google Vertex AI e o Google Cloud BigQuery (REST) com lógica e código personalizados.
Há alguma limitação na integração do Google Vertex AI e do Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- A configuração inicial do esquema de dados deve ser definida manualmente.
- Transformações complexas de dados podem exigir codificação JavaScript personalizada.
- Os limites de taxa do Google Vertex AI e do Google Cloud BigQuery (REST) ainda se aplicam.
