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Eingebaute Integrationen sind Base44-Dienste, die du ohne zusätzliches Setup in deiner App aufrufen kannst. Sie decken häufige Anforderungen wie das Senden von E-Mails, das Generieren von Bildern und Videos, die Dateiverwaltung, das Extrahieren von Daten aus Dateien und das Ausführen von Large Language Model (LLM)-Aufrufen ab. Du kannst sie aus dem KI-Chat, in Flows oder in deinen eigenen Backend-Funktionen verwenden. Jeder Aufruf einer eingebauten Integration verbraucht Integration-Credits, daher ist es wichtig zu verstehen, was jede Integration tut und wann du sie verwenden solltest.

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Eingebaute Integrationen verstehen

Eingebaute Integrationen sind vorgefertigte Aktionen, die innerhalb von Base44 laufen. Sie sind in jeder App verfügbar, und du musst keine API-Schlüssel, Connectors oder eigene Infrastruktur einrichten. Du kannst sie überall hinzufügen, wo du Logik in deiner App entwirfst, und Base44 kümmert sich im Hintergrund um Hosting, Skalierung und Anbieterverbindungen. Verwende eingebaute Integrationen, wenn du möchtest, dass Base44 diese gemeinsamen Aufgaben für dich übernimmt. Zum Beispiel kannst du E-Mails senden, ohne einen E-Mail-Dienst zu konfigurieren, Bilder bei Bedarf generieren, Personen Dateien in Base44 hochladen und speichern lassen, strukturierte Daten aus Uploads in deine Entitäten extrahieren oder LLMs aufrufen, um Agents und Datenworkflows zu betreiben, während du alle Abrechnungen und die Anbieterverwaltung an einem Ort hältst.
Was ist der Unterschied zwischen eingebauten Integrationen, Connectors und benutzerdefinierten Integrationen?Connectors stellen OAuth-Verbindungen zu deinen eigenen Konten in Tools wie Gmail, Slack oder Google Drive her. Benutzerdefinierte Integrationen verwenden deine eigenen API-Schlüssel oder OpenAPI-Specs. Eingebaute Integrationen basieren auf dem von Base44 verwalteten Anbieter-Setup, sodass du keine API-Schlüssel oder andere Anmeldedaten selbst verwalten musst.Verwende Connectors oder benutzerdefinierte Integrationen, wenn du über deine eigenen Anbieter-Konten handeln, Scopes und Identitäten kontrollieren oder dich mit Tools verbinden musst, die noch nicht von eingebauten Integrationen abgedeckt werden.

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E-Mails senden

SendEmail ist eine eingebaute Integration, die transaktionale und Workflow-E-Mails aus deiner App sendet, wie Bestätigungen, Benachrichtigungen, Übersichten und andere Benachrichtigungen, die automatisch versendet werden müssen. Du kannst SendEmail auslösen aus:
  • Flows, die Base44 aus dem KI-Chat erstellt.
  • Backend-Funktionen, die du im Code deiner App bearbeitest.
  • Agents oder Automatisierungen, die Personen per E-Mail benachrichtigen müssen.
SendEmail ist hilfreich für Aufgaben wie das Senden von Willkommensnachrichten, täglichen oder wöchentlichen Zusammenfassungen, Statusänderungs-Benachrichtigungen oder passwortlosen Zugangslinks.

Beispiel-Prompts für SendEmail

  • Connect SendEmail so that when someone submits this form, they get a confirmation email with their details.
  • Add a daily flow that uses SendEmail to send me a summary of all new signups in this app.
  • When a task is marked as 'critical', use SendEmail to alert the ops team with a link to the record.
Hinweise:
  • SendEmail unterstützt das Senden an externe Mailinglisten oder das Hinzufügen von Dateianhängen nicht.
  • Jede über SendEmail gesendete E-Mail verbraucht Integration-Credits. Die genauen Kosten hängen davon ab, wie viele Nachrichten du sendest und wie oft Flows laufen.

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Bilder generieren

GenerateImage ist eine eingebaute Integration, die Bilder mit KI aus Textprompts oder aus Flows in deiner App erstellt. Sie ist nützlich zum Generieren visueller Inhalte auf Abruf wie Cover, Thumbnails, Illustrationen oder Avatare, ohne einen externen Bildanbieter zu verwalten. GenerateImage kann Szenarien wie das Erstellen von Cover-Bildern für neue Inhalte unterstützen, das Generieren temporärer Produktbilder, wenn die Fotos noch nicht fertig sind, oder das Produzieren einfacher Marketing-Assets basierend auf Textbeschreibungen.

Beispiel-Prompts für GenerateImage

  • Whenever I add a new article, use GenerateImage to create a cover image that matches the title and theme.
  • When I create a new product, generate a simple placeholder image with the product name on a solid background and store its URL in the Products entity.
  • Add a page where I can enter a short description and use GenerateImage to create a marketing image I can download.

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Videos generieren

GenerateVideo ist eine eingebaute Integration, die Videos mit KI aus Textprompts oder App-Flows erstellt. Sie ist nützlich, um beim Erstellen deiner App reichhaltige visuelle Inhalte hinzuzufügen, oder um Personen zu ermöglichen, in deiner Live-App Videos aus Prompts, Formularen oder App-Daten zu generieren. Du kannst GenerateVideo verwenden, um beim Erstellen deiner App Hero-Videos und Produktvorschauen hinzuzufügen, oder um Funktionen wie Marketing-Videogeneratoren, Rezeptvorschauen, Fitness-Clips, Lerninhalte, Social-Media-Assets und personalisierte Medien in deiner Live-App zu betreiben.

Beispiel-Prompts für GenerateVideo

  • Create a short hero video for my recipe app showing lemon herb chicken cooking in a pan. Add it to the homepage hero section with a dark overlay.
  • Add a page where people can enter a prompt, choose a video style, generate a short video with GenerateVideo, and save it.
  • Let people generate short social media videos from prompts, preview them in the app, and save each video URL to the Videos entity.
Hinweise:
  • Um Videos aus dem KI-Chat zu generieren, benötigst du einen Starter-Tarif oder höher.
  • Wenn der KI-Chat ein Video generiert, verwendet er die Nachrichten-Credits des Prompts plus 1 zusätzliches Nachrichten-Credit.
  • Videogenerierung in Live-Apps verbraucht 5 Integration-Credits pro Sekunde des generierten Videos.

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Sprache generieren

GenerateSpeech ist eine eingebaute Integration, die Text in natürlich klingendes Audio umwandelt und eine öffentliche URL zu einer generierten MP3-Datei zurückgibt. Deine App kann das Audio abspielen, speichern oder einbetten, ohne sich mit einem externen Sprachanbieter zu verbinden. GenerateSpeech ist nützlich, um Vorlesefunktionen zu inhaltslastigen Apps hinzuzufügen, narrative Walkthroughs zu erstellen, mehrsprachige Ankündigungen zu liefern oder Audio-Zusammenfassungen aus App-Daten zu produzieren. Es funktioniert in 30 Sprachen, und Base44 erkennt die Sprache automatisch.
GenerateSpeech in Workspace-Einstellungen
Du kannst zum Beispiel einen Kunstausstellungs-Guide erstellen, bei dem Besucher auf einen Werktitel tippen und eine erzählte Beschreibung hören, wie eine persönliche Audiotour in deiner App.

Beispiel-Prompts für GenerateSpeech

  • Add a "Listen" button to each article page. When clicked, use GenerateSpeech to convert the article body to audio and play it back in the app.
  • When a new lesson is saved, use GenerateSpeech with the "sunny" voice to generate an audio version and store the URL in the Lessons entity.
  • Build a page where I can enter text, choose a voice, and generate a downloadable audio file using GenerateSpeech.
Hinweise:
  • Die Texteingabe ist auf 5.000 Zeichen pro Aufruf beschränkt.
  • GenerateSpeech unterstützt 30 Sprachen, darunter Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Japanisch, Portugiesisch, Arabisch und Hindi.
  • Verfügbare Stimmen sind: river (ruhig, neutral), honey (warm, sanft), sunny (hell, fröhlich), storm (formal, autoritativ) und spark (energetisch, schnell). Die Standardstimme ist river.
  • Jeder Aufruf verbraucht Integration-Credits basierend auf der Textlänge: 1 Credit pro 50 Zeichen, bis zu maximal 100 Credits pro Aufruf. Credits werden jedes Mal berechnet, wenn Audio generiert wird, einschließlich beim erneuten Abspielen desselben Texts. Um wiederholte Gebühren zu vermeiden, speichere die zurückgegebene Audio-URL und spiele sie ab, anstatt GenerateSpeech erneut aufzurufen.

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Eine Audio-URL verwenden

Wenn GenerateSpeech ausgeführt wird, gibt es eine öffentliche URL zurück, die auf die generierte MP3-Datei zeigt. Du kannst diese URL direkt in einer Audioplayer-Komponente in deiner App verwenden oder in einem Entitätsfeld speichern, damit du sie später wieder abspielen kannst, ohne das Audio erneut zu generieren. Bitte den KI-Chat, die URL nach jedem Aufruf in deiner Entität zu speichern, zum Beispiel: 
After generating the audio, save the returned URL to the audio_url field in the Artworks entity.
Audiodatei-URL

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Dateien hochladen

UploadFile ist eine eingebaute Integration, mit der deine App Datei-Uploads von Personen akzeptieren kann, die sie nutzen. Sie betreibt Datei-Upload-Komponenten in deiner UI, damit du Dokumente, Bilder und Datendateien sammeln kannst, ohne deine eigene Speicher- und Upload-Endpoints zu erstellen. UploadFile ist eine gute Wahl, wenn du Quittungen, Verträge, Screenshots, Profilbilder oder Datendateien wie CSVs und Tabellen sammeln und sie mit Datensätzen in deiner App verknüpfen möchtest.

Beispiel-Prompts für UploadFile

  • Add a file upload field to this request page using UploadFile so people can attach a PDF when they submit.
  • Let people upload profile pictures, store the file using UploadFile, and save the image URL in the Members entity.
  • Create a page where I can drag and drop CSV files, upload them with UploadFile, and show a table of uploaded files.
Aktuelle Dateigrößen und -typen findest du im Leitfaden Dateien hochladen.

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Daten aus hochgeladenen Dateien extrahieren

ExtractDataFromUploadedFile ist eine eingebaute Integration, die strukturierten Inhalt aus hochgeladenen Dateien liest und in Daten umwandelt, mit denen deine App arbeiten kann. Sie hilft dir, von “Dateispeicherung” zu “nutzbaren Datensätzen” überzugehen, indem sie wichtige Felder und Zeilen für dich extrahiert. Du kannst strukturierte Daten aus hochgeladenen Dateien (CSV, PNG, JPG, JPEG, PDF) mithilfe von JSON-Schemata extrahieren. Besonders nützlich zum Importieren von Daten in großen Mengen. Du kannst ExtractDataFromUploadedFile verwenden, um Quittungen, Rechnungen, Formulare oder Datendateien zu parsen und sie in saubere Entitäten wie Contacts, Invoices, Expenses oder Metrics umzuwandeln, ohne Parser-Logik von Hand zu schreiben. Du kannst UploadFile und ExtractDataFromUploadedFile auch kombinieren. Zum Beispiel lädt jemand eine CSV-, Excel- oder PDF-Datei über UploadFile hoch, dann verwendest du ExtractDataFromUploadedFile, um den Inhalt in Zeilen in deinen Datentabellen umzuwandeln.

Beispiel-Prompts für ExtractDataFromUploadedFile

  • When I upload a CSV file of customers, use UploadFile and ExtractDataFromUploadedFile to import the records into a Customers entity.
  • Let me upload invoice PDFs and use ExtractDataFromUploadedFile to pull invoice number, vendor, date, subtotal, and total into an Invoices table.
  • Build a page where I can upload an Excel file with KPIs, then use ExtractDataFromUploadedFile to update the Metrics entity.
Die Extraktionsqualität hängt vom Dateityp, dessen Struktur und davon ab, wie gut die Felder beschriftet sind. Für kritische Workflows teste mit mehreren realen Beispielen und passe deine Entitäten oder Flows basierend auf den Ergebnissen an.

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LLM-Aufrufe ausführen

invokeLLM ist eine eingebaute Integration, die Large Language Model (LLM)-Aufrufe innerhalb deiner App ausführt. Sie lässt deine App mit KI über deine Daten und Flows “denken” und betreibt Texterzeugung, Erklärungen und Entscheidungen, die von LLMs abhängen. invokeLLM passt gut, wenn du Datenagenten erstellen, Inhalte zusammenfassen oder neu schreiben, Datensätze klassifizieren, Empfehlungen aus Dashboards generieren oder In-App-Assistenten hinzufügen möchtest, die Personen helfen, Aufgaben zu erledigen. Es funktioniert wie andere eingebaute Integrationen in deinen Flows und Backend-Funktionen, aber mit einer zusätzlichen Kontrollebene: Du kannst wählen, welches zugrunde liegende Modell es verwendet.

Beispiel-Prompts für invokeLLM

  • Add a data agent that uses invokeLLM so I can ask natural language questions about my Sales entity and see the answers in this app.
  • When a support ticket is created, use invokeLLM to summarize the description into a short overview and store it in a Summary field.
  • Create a flow that uses invokeLLM to classify each new lead into one of three segments based on their notes, and save the segment on the lead record.
  • Switch invokeLLM to use a stronger model for my agents so they can give better explanations on complex analytics dashboards, and update any flows that depend on invokeLLM.

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Das Modell für invokeLLM auswählen

Standardmäßig verwendet invokeLLM ein Standardmodell, das Qualität und Kosten ausbalanciert. Wenn du möchtest, kannst du dem KI-Chat in Base44 sagen, dass er jedes unterstützte Modell in deinem Workspace als zugrunde liegendes Modell für invokeLLM verwenden soll, indem du den KI-Chat bittest, es für dich zu wechseln. Du kannst zum Beispiel sagen: Switch invokeLLM to use <model-name> for this app.
Hinweis: Wenn du das Modell für invokeLLM änderst, aktualisieren sich der Stil, die Argumentationsfähigkeit und die Qualität der Antworten entsprechend diesem Modell. Die Anzahl der Integration-Credits, die jeder Aufruf verbraucht, ändert sich ebenfalls basierend auf den Kosten des neuen Modells, und alle Flows, die auf invokeLLM angewiesen sind, beginnen automatisch, das neue Modell zu verwenden.
Diese Seite wurde mit KI übersetzt. Für die genauesten und aktuellsten Informationen siehe die englische Version.