Intelligent Data Insights mit Google Sheets und AWS Bedrock

Intelligent Data Insights mit Google Sheets und AWS Bedrock

Anwendungen: Google Sheets, AWS Bedrock, Gmail

Beschreibung: Diese Automatisierung wird initiiert, wenn ein neues Blatt in einer Google Sheets-Kalkulationstabelle erstellt wird, die jährliche Geschäftsmetriken enthält. Sobald die Metriken abgeschlossen sind (Jahresende), wird eine temporäre Datentabelle erstellt und an AWS Bedrock übermittelt, wo ein grundlegendes Large Language Model (Anthropic Claude) Datenerkenntnisse identifizieren kann, die für zukünftige Prognosen und/oder weitere Analysen und Abfragen verwendet werden können . Das Ergebnis wird per E-Mail an einen Benutzer gesendet.

Schritte

1. Öffnen Sie Studio Web und erstellen Sie ein neues Projekt. Wählen Sie im Feld Starten der Automatisierung die Option Ereignisbasiert aus. Ihnen wird ein Fenster angezeigt, in dem Sie nach dem Trigger suchen können, mit dem Sie die Automatisierung starten möchten. Navigieren Sie zu Google Workspace > Blatt erstellt.

2. Fügen Sie als Nächstes eine Aktivität Google Workspace > Read Range hinzu und geben Sie an, wo der Jahresumsatz im Arbeitsblatt aufgezeichnet wurde.

Sie können ein Beispiel für eine Kalkulationstabelle verwenden, um dem Roboter eine Vorlage zu geben, die er verwenden kann, um den Bereich effektiv anzugeben. 3. Fügen Sie als Nächstes eine Aktivität Steuerelement: Ausgabedatentabelle hinzu, um die Ausgabe von Bereich lesen in eine Zeichenfolge/CSV umzuwandeln, damit das Modell die Daten effektiv interpretieren kann.

4. Fügen Sie eine AWS Bedrock:-Aktivität „Get Text Completion using Anthropic“ hinzu (oder verwenden Sie eines der anderen verfügbaren Bedrock-Modelle).

1. Stellen Sie bei der Eingabeaufforderung sicher, dass Sie sehr genau angeben, was das Modell in Bezug auf das Format und den Inhalt zurückgeben soll. Beachten Sie, dass dieses Beispiel das Modell auffordert, formatierten HTML-Code zurückzugeben. Das ist sehr nützlich, um das Rich-Format in die nachfolgende E-Mail-Aktivität aufzunehmen. Da jedes Modell in Bezug auf die bevorzugte Syntax und Stärke etwas anders ist, sollten Sie einige Iterationen und Tests durchlaufen, bevor Sie sich auf etwas festlegen.

5. Verwenden Sie schließlich eine Aktivität Gmail: Send Email, um die Datenerkenntnisse zu senden, die vom Large Language Model zurückgegeben werden.

6. Für den Textkörper der E-Mail können Sie eine System.Web.HttpUtility.HtmlDecode -Funktion verwenden, um die HTML-formatierte Ausgabe aus dem Modell zu übernehmen und den Rich-formatierten Text in Ihre Ausgabe aufzunehmen. Sie können das Google Sheet auch mithilfe einer Variablen mit der E-Mail verknüpfen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

Das Endergebnis sollte wie folgt aussehen