דלג לתוכן הראשי
אינטגרציות מובנות הן שירותי Base44 שתוכלו לקרוא להם באפליקציה שלכם ללא הגדרה נוספת. הן מכסות צרכים נפוצים כגון שליחת מייל, יצירת תמונות וסרטונים, טיפול בהעלאות קבצים, חילוץ נתונים מקבצים, והרצת קריאות למודלי שפה גדולים (LLM). ניתן להשתמש בהן מצ’אט הבינה המלאכותית, בזרימות או בפונקציות צד-השרת שלכם. כל קריאה לאינטגרציה מובנית משתמשת בקרדיטי אינטגרציה, ולכן חשוב להבין מה כל אינטגרציה עושה ומתי להשתמש בה.

​
הבנת אינטגרציות מובנות

אינטגרציות מובנות הן פעולות מוכנות שרצות בתוך Base44. הן זמינות בכל אפליקציה, ואין צורך להגדיר מפתחות API, מחברים או תשתית משלכם. ניתן להוסיף אותן בכל מקום שבו אתם מעצבים לוגיקה באפליקציה שלכם, ו-Base44 דואגת לאחסון, סקיילינג וחיבורי ספקים מאחורי הקלעים. השתמשו באינטגרציות מובנות כשאתם רוצים ש-Base44 תטפל במשימות המשותפות האלה עבורכם. לדוגמה, תוכלו לשלוח מיילים ללא הגדרת שירות מייל, ליצור תמונות לפי דרישה, לאפשר לאנשים להעלות ולאחסן קבצים ב-Base44, לחלץ נתונים מובנים מהעלאות ליישויות שלכם, או לקרוא ל-LLMs כדי להפעיל סוכנים וזרימות עבודה של נתונים תוך שמירת כל החיוב וניהול הספקים במקום אחד.
מה ההבדל בין אינטגרציות מובנות, מחברים ואינטגרציות מותאמות אישית?מחברים יוצרים חיבורי OAuth לחשבונות שלכם בכלים כגון Gmail, Slack או Google Drive. אינטגרציות מותאמות אישית משתמשות במפתחות API שלכם או במפרטי OpenAPI. אינטגרציות מובנות מסתמכות על הגדרת הספק המנוהלת של Base44, כך שאתם לא מטפלים במפתחות API או בפרטי כניסה אחרים בעצמכם.השתמשו במחברים או באינטגרציות מותאמות אישית כשאתם צריכים לפעול דרך חשבונות הספק שלכם, לשלוט בהיקפים ובזהויות, או להתחבר לכלים שאינטגרציות מובנות עדיין לא מכסות.

​
שליחת מיילים

SendEmail היא אינטגרציה מובנית ששולחת מיילים טרנזקציוניים ומיילי זרימת עבודה מהאפליקציה שלכם, כגון אישורים, התראות, תקצירים והתראות אחרות שצריכות להישלח אוטומטית. ניתן להפעיל את SendEmail מ:
  • זרימות ש-Base44 בונה מצ’אט הבינה המלאכותית.
  • פונקציות צד-שרת שאתם עורכים בקוד האפליקציה שלכם.
  • סוכנים או אוטומציות שצריכים להודיע לאנשים במייל.
SendEmail מועילה למשימות כמו שליחת הודעות ברוכים הבאים, סיכומים יומיים או שבועיים, התראות שינוי סטטוס או קישורי גישה ללא סיסמה.

הודעות לדוגמה ל-SendEmail

  • חבר את SendEmail כך שכשמישהו שולח טופס זה, הוא יקבל מייל אישור עם הפרטים שלו.
  • הוסף זרימה יומית שמשתמשת ב-SendEmail כדי לשלוח לי סיכום של כל ההרשמות החדשות באפליקציה הזו.
  • כאשר משימה מסומנת כ-'critical', השתמש ב-SendEmail כדי להתריע לצוות התפעול עם קישור לרשומה.
הערות:
  • SendEmail לא תומכת בשליחה לרשימות תפוצה חיצוניות או בהוספת צירופי קבצים.
  • כל מייל שנשלח דרך SendEmail משתמש בקרדיטי אינטגרציה. העלות המדויקת תלויה בכמה הודעות אתם שולחים וכמה פעמים זרימות רצות.

​
יצירת תמונות

GenerateImage היא אינטגרציה מובנית שיוצרת תמונות באמצעות בינה מלאכותית מהודעות טקסט או מזרימות באפליקציה שלכם. היא שימושית ליצירת ויזואלים לפי דרישה כגון עטיפות, תמונות ממוזערות, איורים או אווטרים מבלי לנהל ספק תמונה חיצוני. GenerateImage יכולה לתמוך בתרחישים כמו יצירת תמונות עטיפה לתוכן חדש, יצירת תמונות מוצר זמניות כשתמונות עוד לא מוכנות, או הפקת נכסי שיווק פשוטים על בסיס תיאורי טקסט.

הודעות לדוגמה ל-GenerateImage

  • בכל פעם שאני מוסיף מאמר חדש, השתמש ב-GenerateImage ליצירת תמונת עטיפה שתואמת לכותרת ולנושא.
  • כאשר אני יוצר מוצר חדש, צור תמונת מקום פשוטה עם שם המוצר על רקע אחיד ושמור את ה-URL שלה ביישות Products.
  • הוסף דף שבו אני יכול להזין תיאור קצר ולהשתמש ב-GenerateImage ליצירת תמונת שיווק שאני יכול להוריד.

​
יצירת סרטונים

GenerateVideo היא אינטגרציה מובנית שיוצרת סרטונים עם בינה מלאכותית מהודעות טקסט או זרימות אפליקציה. היא שימושית להוספת תוכן ויזואלי עשיר לעיצוב האפליקציה שלכם, או לאפשר לאנשים ליצור סרטונים בתוך האפליקציה החיה שלכם מהודעות, טפסים או נתוני אפליקציה. ניתן להשתמש ב-GenerateVideo להוספת סרטוני hero ותצוגות מקדימות של מוצרים בזמן בניית האפליקציה, או להפעלת תכונות כמו יוצרי סרטוני שיווק, תצוגות מקדימות של מתכונים, קליפי כושר, תוכן למידה, נכסי מדיה חברתית ומדיה מותאמת אישית באפליקציה החיה שלכם.

הודעות לדוגמה ל-GenerateVideo

  • צור סרטון hero קצר לאפליקציית המתכונים שלי שמראה עוף לימון ועשבי תיבול מבושל במחבת. הוסף אותו לחלק ה-hero בדף הבית עם שכבת כיסוי כהה.
  • הוסף דף שבו אנשים יכולים להזין הודעה, לבחור סגנון סרטון, ליצור סרטון קצר עם GenerateVideo ולשמור אותו.
  • אפשר לאנשים ליצור סרטוני מדיה חברתית קצרים מהודעות, להציג אותם בתצוגה מקדימה באפליקציה ולשמור כל URL סרטון ביישות Videos.
הערות:
  • כדי ליצור סרטונים מצ’אט הבינה המלאכותית, אתם צריכים תוכנית Starter ומעלה.
  • כאשר צ’אט הבינה המלאכותית יוצר סרטון, הוא משתמש בקרדיטי ההודעה של ההודעה בתוספת קרדיט הודעה אחד נוסף.
  • יצירת סרטונים באפליקציות חיות משתמשת ב-5 קרדיטי אינטגרציה לכל שנייה של סרטון שנוצר.

​
יצירת דיבור

GenerateSpeech היא אינטגרציה מובנית שממירה טקסט לאודיו טבעי ומחזירה URL ציבורי לקובץ MP3 שנוצר. האפליקציה שלכם יכולה להשמיע, לאחסן או להטמיע את האודיו ללא חיבור לספק דיבור חיצוני. GenerateSpeech שימושית להוספת פונקציונליות הקראה לאפליקציות עתירות תוכן, לבניית הדרכות מסופרות, להעברת הכרזות רב-לשוניות או להפקת סיכומי אודיו מנתוני האפליקציה. היא עובדת ב-30 שפות, ו-Base44 מזהה את השפה אוטומטית.
GenerateSpeech in workspace settings
לדוגמה, ניתן לבנות מדריך תערוכת אמנות שבו מבקרים מקישים על כותרת יצירת אמנות ושומעים תיאור מסופר מוקרא בקול, כמו סיור אודיו אישי בתוך האפליקציה שלכם.

הודעות לדוגמה ל-GenerateSpeech

  • הוסף כפתור "Listen" לכל דף מאמר. כשנלחץ, השתמש ב-GenerateSpeech כדי להמיר את גוף המאמר לאודיו ולנגן אותו באפליקציה.
  • כאשר שיעור חדש נשמר, השתמש ב-GenerateSpeech עם הקול "sunny" כדי ליצור גרסת אודיו ולאחסן את ה-URL ביישות Lessons.
  • בנה דף שבו אני יכול להזין טקסט, לבחור קול וליצור קובץ אודיו להורדה באמצעות GenerateSpeech.
הערות:
  • קלט הטקסט מוגבל ל-5,000 תווים לקריאה.
  • GenerateSpeech תומכת ב-30 שפות כולל אנגלית, ספרדית, צרפתית, גרמנית, יפנית, פורטוגזית, ערבית והינדית.
  • הקולות הזמינים הם: river (רגוע, נייטרלי), honey (חמים, רך), sunny (בהיר, אופטימי), storm (פורמלי, סמכותי), ו-spark (אנרגטי, מהיר). הקול המוגדר כברירת מחדל הוא river.
  • כל קריאה משתמשת בקרדיטי אינטגרציה על בסיס אורך הטקסט: קרדיט אחד לכל 50 תווים, עד מקסימום של 100 קרדיטים לקריאה. קרדיטים מחויבים בכל פעם שאודיו נוצר, כולל אם אותו טקסט מנוגן שוב. כדי למנוע חיובים חוזרים, שמרו את ה-URL של האודיו שמוחזר ונגנו אותו שוב במקום לקרוא ל-GenerateSpeech שוב.

​
שימוש ב-URL של אודיו

כאשר GenerateSpeech רץ, הוא מחזיר URL ציבורי שמפנה לקובץ MP3 שנוצר. ניתן להשתמש ב-URL זה ישירות ברכיב נגן אודיו באפליקציה שלכם, או לשמור אותו בשדה יישות כך שתוכלו לנגן אותו שוב מאוחר יותר מבלי ליצור את האודיו שוב. בקשו מצ’אט הבינה המלאכותית לאחסן את ה-URL ביישות שלכם לאחר כל קריאה, לדוגמה: 
After generating the audio, save the returned URL to the audio_url field in the Artworks entity.
Audio file URL

​
העלאת קבצים

UploadFile היא אינטגרציה מובנית שמאפשרת לאפליקציה שלכם לקבל העלאות קבצים מאנשים שמשתמשים בה. היא מפעילה רכיבי העלאת קבצים בממשק שלכם כך שתוכלו לאסוף מסמכים, תמונות וקבצי נתונים מבלי לבנות אחסון או נקודות העלאה משלכם. UploadFile היא בחירה טובה כשאתם רוצים לאסוף קבלות, חוזים, צילומי מסך, תמונות פרופיל או קבצי נתונים כמו CSVs וגיליונות אלקטרוניים ולשמור אותם קשורים לרשומות באפליקציה שלכם.

הודעות לדוגמה ל-UploadFile

  • הוסף שדה העלאת קובץ לדף הבקשה הזה באמצעות UploadFile כדי שאנשים יוכלו לצרף PDF בעת השליחה.
  • אפשר לאנשים להעלות תמונות פרופיל, אחסן את הקובץ באמצעות UploadFile ושמור את ה-URL של התמונה ביישות Members.
  • צור דף שבו אני יכול לגרור ולשחרר קבצי CSV, להעלות אותם באמצעות UploadFile ולהציג טבלה של הקבצים שהועלו.
עבור גדלי קבצים וסוגים נוכחיים, בדקו את מדריך העלאת קבצים.

​
חילוץ נתונים מקבצים שהועלו

ExtractDataFromUploadedFile היא אינטגרציה מובנית שקוראת תוכן מובנה מקבצים שהועלו והופכת אותו לנתונים שהאפליקציה שלכם יכולה לעבוד איתם. היא עוזרת לכם לעבור מ”אחסון קבצים” ל”רשומות שמישות” על ידי חילוץ שדות ושורות מפתח עבורכם. ניתן לחלץ נתונים מובנים מקבצים שהועלו (CSV, PNG, JPG, JPEG, PDF) באמצעות סכמות JSON. היא שימושית במיוחד לייבוא נתונים בכמויות גדולות. ניתן להשתמש ב-ExtractDataFromUploadedFile כדי לפרש קבלות, חשבוניות, טפסים או קבצי נתונים ולהמיר אותם ליישויות נקיות, כגון Contacts, Invoices, Expenses או Metrics, מבלי לכתוב לוגיקת פירוש ידנית. ניתן גם לשלב את UploadFile ו-ExtractDataFromUploadedFile. לדוגמה, מישהו מעלה CSV, קובץ Excel או PDF דרך UploadFile, ואז אתם משתמשים ב-ExtractDataFromUploadedFile כדי להמיר את התוכן לשורות בטבלאות הנתונים שלכם.

הודעות לדוגמה ל-ExtractDataFromUploadedFile

  • כאשר אני מעלה קובץ CSV של לקוחות, השתמש ב-UploadFile וב-ExtractDataFromUploadedFile כדי לייבא את הרשומות ליישות Customers.
  • אפשר לי להעלות PDFs של חשבוניות והשתמש ב-ExtractDataFromUploadedFile כדי למשוך מספר חשבונית, ספק, תאריך, סכום ביניים וסה"כ לטבלת Invoices.
  • בנה דף שבו אני יכול להעלות קובץ Excel עם KPIs, ואז השתמש ב-ExtractDataFromUploadedFile לעדכן את יישות Metrics.
איכות החילוץ תלויה בסוג הקובץ, במבנה שלו ובאיכות תיוג השדות. עבור זרימות עבודה קריטיות, בדקו עם כמה דוגמאות אמיתיות והתאימו את היישויות או הזרימות שלכם על בסיס התוצאות.

​
הרצת קריאות LLM

invokeLLM היא אינטגרציה מובנית שמריצה קריאות למודלי שפה גדולים (LLM) מתוך האפליקציה שלכם. היא מאפשרת לאפליקציה שלכם “לחשוב” עם בינה מלאכותית על הנתונים והזרימות שלכם, ומפעילה יצירת טקסט, הסברים והחלטות שתלויות ב-LLMs. invokeLLM היא התאמה טובה כשאתם רוצים לבנות סוכני נתונים, לסכם או לשכתב תוכן, לסווג רשומות, ליצור המלצות מלוחות בקרה או להוסיף עוזרים בתוך האפליקציה שעוזרים לאנשים להשלים משימות. היא עובדת כמו אינטגרציות מובנות אחרות בזרימות ובפונקציות צד-השרת שלכם, אבל עם שכבת שליטה נוספת: ניתן לבחור באיזה מודל בסיסי היא משתמשת.

הודעות לדוגמה ל-invokeLLM

  • הוסף סוכן נתונים שמשתמש ב-invokeLLM כדי שאוכל לשאול שאלות בשפה טבעית על יישות Sales שלי ולראות את התשובות באפליקציה הזו.
  • כאשר נוצרת כרטיסיית תמיכה, השתמש ב-invokeLLM כדי לסכם את התיאור לסקירה קצרה ושמור אותה בשדה Summary.
  • צור זרימה שמשתמשת ב-invokeLLM כדי לסווג כל ליד חדש לאחד משלושה פלחים על בסיס ההערות שלהם, ושמור את הפלח על רשומת הליד.
  • החלף את invokeLLM להשתמש במודל חזק יותר עבור הסוכנים שלי כך שיוכלו לתת הסברים טובים יותר על לוחות בקרה אנליטיים מורכבים, ועדכן כל זרימות שתלויות ב-invokeLLM.

​
בחירת המודל ל-invokeLLM

כברירת מחדל, invokeLLM משתמש במודל סטנדרטי שמאזן בין איכות ועלות. אם תרצו, ניתן להגיד לצ’אט הבינה המלאכותית בתוך Base44 להשתמש בכל מודל נתמך באזור העבודה שלכם כמודל הבסיסי עבור invokeLLM על ידי בקשת צ’אט הבינה המלאכותית להחליף אותו עבורכם. לדוגמה, ניתן להגיד: Switch invokeLLM to use <model-name> for this app.
הערה: כאשר אתם משנים את המודל עבור invokeLLM, הסגנון, יכולת ההגיון ואיכות התגובות מתעדכנים כדי להתאים למודל הזה. מספר קרדיטי האינטגרציה שכל קריאה משתמשת בהם משתנה גם על בסיס עלות המודל החדש, וכל הזרימות שמסתמכות על invokeLLM מתחילות להשתמש במודל החדש אוטומטית.
דף זה תורגם באמצעות בינה מלאכותית. למידע המדויק והעדכני ביותר, עיין בגרסה האנגלית.