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Como conectar Google Vertex AI e Microsoft SQL Server
Crie um novo cenário para conectar Google Vertex AI e Microsoft SQL Server
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 Microsoft SQL Server será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Vertex AI or Microsoft SQL Servere 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 Microsoft SQL Server Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Vertex AI nó, selecione Microsoft SQL Server da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Microsoft SQL Server.
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Google Vertex AI
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Microsoft SQL Server
Autenticar Microsoft SQL Server
Agora, clique no Microsoft SQL Server nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Microsoft SQL Server configurações. A autenticação permite que você use Microsoft SQL Server através do Latenode.
Configure o Google Vertex AI e Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server 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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Microsoft SQL Server
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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, Microsoft SQL Server, 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 Microsoft SQL Server a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Vertex AI e Microsoft SQL Server (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 Microsoft SQL Server
Slack + Google Vertex AI + Microsoft SQL Server: Quando uma nova mensagem é publicada em um canal do Slack, o conteúdo da mensagem é analisado usando o Google Vertex AI para identificar sentimentos e tópicos importantes. Esses insights são armazenados em um banco de dados Microsoft SQL Server para análises e relatórios adicionais.
Microsoft SQL Server + Google Vertex AI + Slack: Quando uma linha nova ou atualizada é detectada no Microsoft SQL Server, o Google Vertex AI gera um resumo das alterações. Esse resumo é então enviado como uma mensagem direta para um usuário específico no Slack.
Google Vertex AI e Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server
Use o Microsoft SQL Server no Latenode para automatizar tarefas de banco de dados. Consulte, atualize ou insira dados diretamente em resposta a gatilhos. Sincronize dados SQL com outros aplicativos; simplifique pipelines de dados para relatórios e análises. Crie fluxos de trabalho automatizados sem codificação complexa para gerenciar bancos de dados com eficiência e escalar operações.
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Perguntas frequentes Google Vertex AI e Microsoft SQL Server
Como posso conectar minha conta do Google Vertex AI ao Microsoft SQL Server usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Vertex AI ao Microsoft SQL Server 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 Microsoft SQL Server fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar o feedback do cliente e armazenar o sentimento em SQL?
Sim, você pode. O editor visual do Latenode simplifica a conexão do Google Vertex AI para análise de sentimentos com o Microsoft SQL Server para armazenamento de dados. Automatize insights sem esforço.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Vertex AI com o Microsoft SQL Server?
A integração do Google Vertex AI com o Microsoft SQL Server permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Automatizando o treinamento de modelos de IA com dados do seu banco de dados SQL.
- Gerando recomendações personalizadas de produtos com base em dados do usuário.
- Criação de painéis com tecnologia de IA com dados do SQL Server em tempo real.
- Prever tendências de vendas e armazenar resultados em um banco de dados SQL.
- Enriquecendo perfis de clientes no SQL Server com insights baseados em IA.
Como lidar com grandes conjuntos de dados ao usar o Google Vertex AI no Latenode?
O Latenode permite que você processe dados em blocos, otimizando o desempenho para integrações do Google Vertex AI e do Microsoft SQL Server, mesmo com grandes conjuntos de dados.
Há alguma limitação na integração do Google Vertex AI e do Microsoft SQL Server no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Transformações complexas de dados podem exigir código JavaScript personalizado.
- Aplicam-se limites de taxa de API para Google Vertex AI e SQL Server.
- A configuração inicial requer conhecimento básico de ambas as plataformas.
