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Les intégrations natives sont des services Base44 que vous pouvez appeler dans votre application sans configuration supplémentaire. Elles couvrent les besoins courants tels que l’envoi d’e-mails, la génération d’images et de vidéos, la gestion des téléversements de fichiers, l’extraction de données depuis des fichiers, et l’exécution d’appels à des grands modèles de langage (LLM). Vous pouvez les utiliser depuis le chat IA, dans des flux ou dans vos propres fonctions backend. Chaque appel à une intégration native utilise des crédits d’intégration. Il est donc important de comprendre ce que fait chaque intégration et quand l’utiliser.

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Comprendre les intégrations natives

Les intégrations natives sont des actions prêtes à l’emploi qui s’exécutent à l’intérieur de Base44. Elles sont disponibles dans chaque application et vous n’avez pas besoin de configurer de clés API, de connecteurs ou votre propre infrastructure. Vous pouvez les ajouter partout où vous concevez la logique de votre application, et Base44 prend en charge l’hébergement, la mise à l’échelle et les connexions aux fournisseurs en arrière-plan. Utilisez les intégrations natives lorsque vous souhaitez que Base44 gère ces tâches partagées pour vous. Par exemple, vous pouvez envoyer des e-mails sans configurer de service de messagerie, générer des images à la demande, permettre aux gens de téléverser et stocker des fichiers dans Base44, extraire des données structurées depuis des téléversements vers vos entités, ou appeler des LLM pour alimenter des agents et des workflows de données tout en gardant la facturation et la gestion des fournisseurs centralisées.
Quelle est la différence entre intégrations natives, connecteurs et intégrations personnalisées ?Les connecteurs créent des connexions OAuth vers vos propres comptes dans des outils tels que Gmail, Slack ou Google Drive. Les intégrations personnalisées utilisent vos propres clés API ou spécifications OpenAPI. Les intégrations natives reposent sur la configuration de fournisseur gérée par Base44, vous n’avez donc pas à gérer vous-même les clés API ou autres identifiants.Utilisez des connecteurs ou des intégrations personnalisées lorsque vous devez agir via vos propres comptes fournisseurs, contrôler les scopes et les identités, ou vous connecter à des outils que les intégrations natives ne couvrent pas encore.

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Envoyer des e-mails

SendEmail est une intégration native qui envoie des e-mails transactionnels et de workflow depuis votre application, comme des confirmations, alertes, résumés et autres notifications qui doivent être envoyées automatiquement. Vous pouvez déclencher SendEmail depuis :
  • Des flux que Base44 construit à partir du chat IA.
  • Des fonctions backend que vous modifiez dans le code de votre application.
  • Des agents ou des automatisations qui doivent notifier des personnes par e-mail.
SendEmail est utile pour des tâches comme l’envoi de messages de bienvenue, de résumés quotidiens ou hebdomadaires, d’alertes de changement de statut ou de liens d’accès sans mot de passe.

Exemples de prompts pour SendEmail

  • Connecte SendEmail pour qu'une fois quelqu'un soumet ce formulaire, il reçoive un e-mail de confirmation avec ses détails.
  • Ajoute un flux quotidien qui utilise SendEmail pour m'envoyer un résumé de toutes les nouvelles inscriptions dans cette application.
  • Quand une tâche est marquée comme 'critical', utilise SendEmail pour alerter l'équipe ops avec un lien vers l'enregistrement.
Remarques :
  • SendEmail ne prend pas en charge l’envoi vers des listes de diffusion externes ni l’ajout de pièces jointes.
  • Chaque e-mail envoyé via SendEmail utilise des crédits d’intégration. Le coût exact dépend du nombre de messages que vous envoyez et de la fréquence d’exécution des flux.

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Générer des images

GenerateImage est une intégration native qui crée des images à l’aide de l’IA à partir de prompts textuels ou à partir de flux dans votre application. Elle est utile pour générer des visuels à la demande comme des couvertures, des vignettes, des illustrations ou des avatars sans gérer un fournisseur d’images externe. GenerateImage peut prendre en charge des scénarios comme la création d’images de couverture pour les nouveaux contenus, la génération d’images de produits temporaires lorsque les photos ne sont pas encore prêtes, ou la production de simples ressources marketing basées sur des descriptions textuelles.

Exemples de prompts pour GenerateImage

  • Chaque fois que j'ajoute un nouvel article, utilise GenerateImage pour créer une image de couverture qui correspond au titre et au thème.
  • Quand je crée un nouveau produit, génère une simple image de remplacement avec le nom du produit sur un fond uni et stocke son URL dans l'entité Products.
  • Ajoute une page où je peux saisir une courte description et utiliser GenerateImage pour créer une image marketing que je peux télécharger.

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Générer des vidéos

GenerateVideo est une intégration native qui crée des vidéos avec l’IA à partir de prompts textuels ou de flux d’application. Elle est utile pour ajouter du contenu visuel riche à la conception de votre application, ou pour permettre aux utilisateurs de générer des vidéos dans votre application en ligne à partir de prompts, formulaires ou données d’application. Vous pouvez utiliser GenerateVideo pour ajouter des vidéos hero et des aperçus de produits pendant la construction de votre application, ou pour alimenter des fonctionnalités comme des générateurs de vidéos marketing, des aperçus de recettes, des clips fitness, du contenu d’apprentissage, des ressources pour les réseaux sociaux et des médias personnalisés dans votre application en ligne.

Exemples de prompts pour GenerateVideo

  • Crée une courte vidéo hero pour mon application de recettes montrant un poulet aux herbes et au citron cuisant dans une poêle. Ajoute-la à la section hero de la page d'accueil avec un overlay sombre.
  • Ajoute une page où les gens peuvent saisir un prompt, choisir un style de vidéo, générer une courte vidéo avec GenerateVideo et l'enregistrer.
  • Laisse les gens générer de courtes vidéos pour les réseaux sociaux à partir de prompts, les prévisualiser dans l'application et enregistrer chaque URL de vidéo dans l'entité Videos.
Remarques :
  • Pour générer des vidéos depuis le chat IA, vous avez besoin d’un plan Starter ou supérieur.
  • Lorsque le chat IA génère une vidéo, il utilise les crédits de message du prompt plus 1 crédit de message supplémentaire.
  • La génération de vidéo dans les applications en ligne utilise 5 crédits d’intégration par seconde de vidéo générée.

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Générer de la parole

GenerateSpeech est une intégration native qui convertit le texte en audio à la sonorité naturelle et renvoie une URL publique vers un fichier MP3 généré. Votre application peut lire, stocker ou intégrer l’audio sans se connecter à un fournisseur de synthèse vocale externe. GenerateSpeech est utile pour ajouter une fonctionnalité de lecture à voix haute aux applications riches en contenu, créer des visites narrées, diffuser des annonces multilingues ou produire des résumés audio à partir de données d’application. Elle fonctionne dans 30 langues, et Base44 détecte la langue automatiquement.
GenerateSpeech in workspace settings
Par exemple, vous pouvez créer un guide d’exposition d’art où les visiteurs appuient sur un titre d’œuvre et entendent une description narrée à voix haute, comme une visite audio personnelle dans votre application.

Exemples de prompts pour GenerateSpeech

  • Ajoute un bouton "Listen" à chaque page d'article. Quand on clique, utilise GenerateSpeech pour convertir le corps de l'article en audio et le lire dans l'application.
  • Quand une nouvelle leçon est sauvegardée, utilise GenerateSpeech avec la voix "sunny" pour générer une version audio et stocker l'URL dans l'entité Lessons.
  • Construis une page où je peux saisir du texte, choisir une voix et générer un fichier audio téléchargeable avec GenerateSpeech.
Remarques :
  • L’entrée de texte est limitée à 5 000 caractères par appel.
  • GenerateSpeech prend en charge 30 langues, dont l’anglais, l’espagnol, le français, l’allemand, le japonais, le portugais, l’arabe et l’hindi.
  • Les voix disponibles sont : river (calme, neutre), honey (chaleureuse, douce), sunny (lumineuse, enjouée), storm (formelle, autoritaire) et spark (énergique, rapide). La voix par défaut est river.
  • Chaque appel utilise des crédits d’intégration en fonction de la longueur du texte : 1 crédit par 50 caractères, jusqu’à un maximum de 100 crédits par appel. Les crédits sont facturés chaque fois que l’audio est généré, y compris si le même texte est lu à nouveau. Pour éviter les facturations répétées, enregistrez l’URL audio retournée et lisez-la à nouveau au lieu d’appeler GenerateSpeech à nouveau.

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Utiliser une URL audio

Lorsque GenerateSpeech s’exécute, elle renvoie une URL publique pointant vers le fichier MP3 généré. Vous pouvez utiliser cette URL directement dans un composant de lecteur audio de votre application, ou l’enregistrer dans un champ d’entité pour pouvoir la rejouer plus tard sans regénérer l’audio. Demandez au chat IA de stocker l’URL dans votre entité après chaque appel, par exemple : 
Après la génération de l'audio, enregistre l'URL retournée dans le champ audio_url de l'entité Artworks.
Audio file URL

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Téléverser des fichiers

UploadFile est une intégration native qui permet à votre application d’accepter les téléversements de fichiers des personnes qui l’utilisent. Elle alimente les composants de téléversement de fichiers dans votre interface utilisateur pour que vous puissiez collecter des documents, images et fichiers de données sans construire votre propre stockage ou vos propres endpoints de téléversement. UploadFile est un bon choix lorsque vous souhaitez collecter des reçus, contrats, captures d’écran, photos de profil ou des fichiers de données comme des CSV et feuilles de calcul, et les garder liés à des enregistrements dans votre application.

Exemples de prompts pour UploadFile

  • Ajoute un champ de téléversement de fichier à cette page de demande avec UploadFile pour que les gens puissent joindre un PDF lors de la soumission.
  • Laisse les gens téléverser des photos de profil, stocke le fichier avec UploadFile et enregistre l'URL de l'image dans l'entité Members.
  • Crée une page où je peux glisser-déposer des fichiers CSV, les téléverser avec UploadFile et afficher un tableau des fichiers téléversés.
Pour connaître les tailles et types de fichiers actuels, consultez le guide Téléverser des fichiers.

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Extraire des données de fichiers téléversés

ExtractDataFromUploadedFile est une intégration native qui lit le contenu structuré de fichiers téléversés et le transforme en données avec lesquelles votre application peut travailler. Elle vous aide à passer du « stockage de fichiers » à des « enregistrements utilisables » en extrayant les champs clés et les lignes pour vous. Vous pouvez extraire des données structurées de fichiers téléversés (CSV, PNG, JPG, JPEG, PDF) à l’aide de schémas JSON. Elle est particulièrement utile pour importer des données en masse. Vous pouvez utiliser ExtractDataFromUploadedFile pour analyser des reçus, factures, formulaires ou fichiers de données et les convertir en entités propres, comme Contacts, Invoices, Expenses ou Metrics, sans écrire à la main la logique de parsing. Vous pouvez aussi combiner UploadFile et ExtractDataFromUploadedFile. Par exemple, quelqu’un téléverse un CSV, un fichier Excel ou un PDF via UploadFile, puis vous utilisez ExtractDataFromUploadedFile pour transformer le contenu en lignes dans vos tables de données.

Exemples de prompts pour ExtractDataFromUploadedFile

  • Quand je téléverse un fichier CSV de clients, utilise UploadFile et ExtractDataFromUploadedFile pour importer les enregistrements dans une entité Customers.
  • Laisse-moi téléverser des PDF de factures et utilise ExtractDataFromUploadedFile pour extraire le numéro de facture, le fournisseur, la date, le sous-total et le total dans une table Invoices.
  • Construis une page où je peux téléverser un fichier Excel avec des KPI, puis utilise ExtractDataFromUploadedFile pour mettre à jour l'entité Metrics.
La qualité de l’extraction dépend du type de fichier, de sa structure et de la qualité de l’étiquetage des champs. Pour les workflows critiques, testez avec plusieurs exemples réels et ajustez vos entités ou flux en fonction des résultats.

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Exécuter des appels LLM

invokeLLM est une intégration native qui exécute des appels à des grands modèles de langage (LLM) depuis l’intérieur de votre application. Elle permet à votre application de « réfléchir » avec l’IA sur vos données et flux, et alimente la génération de texte, les explications et les décisions qui dépendent des LLM. invokeLLM est un bon choix lorsque vous voulez créer des agents de données, résumer ou réécrire du contenu, classifier des enregistrements, générer des recommandations à partir de tableaux de bord, ou ajouter des assistants in-app qui aident les gens à accomplir des tâches. Elle fonctionne comme d’autres intégrations natives dans vos flux et fonctions backend, mais avec une couche de contrôle supplémentaire : vous pouvez choisir le modèle sous-jacent qu’elle utilise.

Exemples de prompts pour invokeLLM

  • Ajoute un agent de données qui utilise invokeLLM pour que je puisse poser des questions en langage naturel sur mon entité Sales et voir les réponses dans cette application.
  • Quand un ticket de support est créé, utilise invokeLLM pour résumer la description en un court aperçu et stocke-la dans un champ Summary.
  • Crée un flux qui utilise invokeLLM pour classifier chaque nouveau lead dans l'un des trois segments en fonction de ses notes, et enregistre le segment sur l'enregistrement du lead.
  • Bascule invokeLLM pour utiliser un modèle plus puissant pour mes agents afin qu'ils puissent donner de meilleures explications sur des tableaux de bord analytiques complexes, et mets à jour tous les flux qui dépendent de invokeLLM.

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Choisir le modèle pour invokeLLM

Par défaut, invokeLLM utilise un modèle standard qui équilibre qualité et coût. Si vous le souhaitez, vous pouvez demander au chat IA dans Base44 d’utiliser n’importe quel modèle pris en charge dans votre espace de travail comme modèle sous-jacent pour invokeLLM, en demandant au chat IA de le basculer pour vous. Par exemple, vous pouvez dire : Bascule invokeLLM pour utiliser <model-name> pour cette application.
Remarque : Lorsque vous modifiez le modèle pour invokeLLM, le style, la capacité de raisonnement et la qualité des réponses sont mis à jour pour correspondre à ce modèle. Le nombre de crédits d’intégration utilisés par chaque appel change également en fonction du coût du nouveau modèle, et tous les flux qui s’appuient sur invokeLLM commencent automatiquement à utiliser le nouveau modèle.
Cette page a été traduite à l’aide de l’IA. Pour les informations les plus précises et à jour, consultez la version anglaise.