[email protegido]
Discord
LinkedIn
Facebook
Instagram
Youtube
.svg){kind=icon}
Reddit
Como conectar Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud
Crie um novo cenário para conectar Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud
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 Conversão de voz em texto do Google Cloud será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Vertex AI or Conversão de voz em texto do Google Cloude 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.
+
1
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 Conversão de voz em texto do Google Cloud Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Vertex AI nó, selecione Conversão de voz em texto do Google Cloud da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Conversão de voz em texto do Google Cloud.
1
Google Vertex AI
⚙
+
2
Conversão de voz em texto do Google Cloud
Autenticar Conversão de voz em texto do Google Cloud
Agora, clique no Conversão de voz em texto do Google Cloud nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Conversão de voz em texto do Google Cloud configurações. A autenticação permite que você use Conversão de voz em texto do Google Cloud através do Latenode.
Configure o Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
1
Google Vertex AI
⚙
+
2
Conversão de voz em texto do Google Cloud
Tipo de nó
#2 Conversão de voz em texto do Google Cloud
/
Nome
sem título
Conexão *
Selecionar
Mapa
Conecte-se Conversão de voz em texto do Google Cloud
Conversão de voz em texto do Google Cloud Autenticação 2.0
#66e212yt846363de89f97d54
Selecione uma ação *
Selecionar
Mapa
O ID da ação
Configure o Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud 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.
5
JavaScript
⚙
6
IA Antrópico Claude 3
⚙
+
7
Conversão de voz em texto do Google Cloud
1
Acionador no Webhook
⚙
2
Google Vertex AI
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Vertex AI, Conversão de voz em texto do Google Cloud, 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 Conversão de voz em texto do Google Cloud a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud (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 Conversão de voz em texto do Google Cloud
Conversão de fala em texto do Google Cloud + Google Vertex AI + Slack: Transcreva áudio do Google Cloud Storage, analise o conteúdo usando o Vertex AI Gemini e publique um resumo em um canal do Slack.
Zendesk + Google Cloud Speech-To-Text + Google Vertex AI: Quando um novo ticket for criado no Zendesk, transcreva o correio de voz associado usando o Google Cloud Speech-To-Text, analise o sentimento usando o Vertex AI e atualize a prioridade do ticket com base no sentimento.
Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud 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.
Aplicativos semelhantes
Categorias relacionadas
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.
Aplicativos semelhantes
Categorias relacionadas
Veja como o Latenode funciona
.svg)
.png)
Perguntas frequentes Google Vertex AI e Conversão de voz em texto do Google Cloud
Como posso conectar minha conta do Google Vertex AI ao Google Cloud Speech-To-Text usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Vertex AI ao Google Cloud Speech-To-Text 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 Speech-To-Text fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso transcrever áudio e analisar sentimentos?
Sim, você pode! O Latenode simplifica a combinação da transcrição do Google Cloud Speech-To-Text com o Google Vertex AI para análise de sentimentos, otimizando seu fluxo de trabalho e aumentando a eficiência.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Vertex AI com o Google Cloud Speech-To-Text?
A integração do Google Vertex AI com o Google Cloud Speech-To-Text permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Transcrever chamadas de atendimento ao cliente e analisar o desempenho dos agentes.
- Gerando automaticamente resumos de transcrições de reuniões.
- Analisar feedback falado de usuários para melhorias do produto.
- Criação de aplicativos controlados por voz com respostas baseadas em IA.
- Criação de sistemas automatizados de moderação de conteúdo para plataformas de áudio.
Como lidar com arquivos de áudio grandes com o Google Vertex AI no Latenode?
O Latenode permite que você processe grandes arquivos de áudio dividindo-os em pedaços menores, lidando com tarefas complexas sem codificação.
Há alguma limitação na integração do Google Vertex AI e do Google Cloud Speech-To-Text no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- A precisão da transcrição de fala para texto depende da qualidade do áudio.
- O uso do Google Vertex AI está sujeito aos preços e limitações do Google.
- Fluxos de trabalho complexos podem exigir otimização para processamento em larga escala.
