Intelligent Data Insights utilizando Google Sheets y AWS Bedrock

Utilice el conector inteligente para obtener información inteligente sobre los datos con Google Sheets y AWS Bedrock.

Intelligent Data Insights utilizando Google Sheets y AWS Bedrock

Aplicaciones: Google Sheets, AWS Bedrock, Gmail

Descripción: esta automatización se inicia cuando se crea una nueva hoja en una hoja de cálculo de Google Sheets que contiene métricas empresariales anuales. Una vez que se completan las métricas (final de año), se crea una tabla de datos temporal y se envía a AWS Bedrock, donde un modelo lingüístico de gran tamaño (Anthropic Claude) puede identificar información de datos que puede utilizarse para futuras previsiones y/o análisis y consultas adicionales . El resultado se envía a un usuario por correo electrónico.

Pasos

1. Abre Studio Web y crea un nuevo proyecto. En el campo Cómo iniciar la automatización , selecciona Basado en eventos. Aparecerá una ventana que te permite buscar el desencadenador con el que deseas iniciar la automatización. Ve a Google Workspace > Hoja creada.

2. A continuación, añade una actividad Google Workspace > Leer rango e indica dónde se registraron las ventas anuales en la hoja de trabajo.

Puedes utilizar una muestra de hoja de cálculo para dar al robot una plantilla para utilizar con el fin de indicar el rango de forma efectiva. 3. A continuación, añade una actividad Control: Tabla de datos de salida para tomar la salida Leer rango y convertirla en una cadena/CSV para que el modelo pueda interpretar los datos de forma efectiva.

4. Añade una actividad de AWS Bedrock:'Obtener finalización de texto utilizando Anthropic' (o utiliza cualquiera de los otros modelos de Bedrock disponibles).

1. Para la solicitud, asegúrate de ser muy específico sobre lo que quieres que devuelva el modelo, tanto en términos de formato como de contenido. Ten en cuenta que este ejemplo pide al modelo que devuelva HTML formateado. Esto será muy útil para incluir el formato enriquecido en la actividad de correo electrónico posterior. Dado que cada modelo es algo diferente en términos de sintaxis y fuerza preferidas, asegúrate de realizar algunas iteraciones y pruebas antes de decidirte por algo.

5. Por último, utiliza una actividad Gmail: Enviar correo electrónico para enviar la información de datos que se devuelve desde el modelo lingüístico de gran tamaño.

6. Para el cuerpo del correo electrónico, puedes utilizar una función System.Web.HttpUtility.HtmlDecode para tomar la salida en formato HTML del modelo e incluir el texto en formato enriquecido en tu salida. También puedes vincular la hoja de Google al correo electrónico utilizando una variable como se muestra en el siguiente ejemplo.

El resultado final debería tener este aspecto