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As integrações internas são serviços da Base44 que você pode chamar no seu app sem configuração extra. Elas cobrem necessidades comuns como enviar emails, gerar imagens e vídeos, lidar com uploads de arquivos, extrair dados de arquivos e executar chamadas de modelos de linguagem grandes (LLM). Você pode usá-las a partir do chat de IA, em fluxos ou em suas próprias funções de backend. Cada chamada para uma integração interna usa créditos de integração, então é importante entender o que cada integração faz e quando usá-la.

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Entendendo as integrações internas

As integrações internas são ações prontas que rodam dentro do Base44. Elas estão disponíveis em todos os apps, e você não precisa configurar chaves de API, conectores ou sua própria infraestrutura. Você pode adicioná-las onde projeta lógica no seu app, e a Base44 cuida da hospedagem, escalabilidade e conexões com provedores nos bastidores. Use integrações internas quando quiser que a Base44 cuide dessas tarefas compartilhadas para você. Por exemplo, você pode enviar emails sem configurar um serviço de email, gerar imagens sob demanda, permitir que pessoas carreguem e armazenem arquivos no Base44, extrair dados estruturados de uploads para suas entidades ou chamar LLMs para alimentar agentes e fluxos de trabalho de dados, mantendo toda a cobrança e gerenciamento de provedores em um único lugar.
Qual é a diferença entre integrações internas, conectores e integrações personalizadas?Os conectores criam conexões OAuth com suas próprias contas em ferramentas como Gmail, Slack ou Google Drive. As integrações personalizadas usam suas próprias chaves de API ou specs OpenAPI. As integrações internas dependem da configuração de provedor gerenciada pela Base44, então você não lida com chaves de API ou outras credenciais.Use conectores ou integrações personalizadas quando precisar agir através de suas próprias contas de provedor, controlar escopos e identidades ou conectar a ferramentas que as integrações internas ainda não cobrem.

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Enviando emails

O SendEmail é uma integração interna que envia emails transacionais e de fluxo de trabalho do seu app, como confirmações, alertas, resumos e outras notificações que precisam ser enviadas automaticamente. Você pode acionar o SendEmail a partir de:
  • Fluxos que a Base44 constrói a partir do chat de IA.
  • Funções de backend que você edita no código do seu app.
  • Agentes ou automações que precisam notificar pessoas por email.
O SendEmail é útil para tarefas como enviar mensagens de boas-vindas, resumos diários ou semanais, alertas de mudança de status ou links de acesso sem senha.

Prompts de exemplo para SendEmail

  • Conecte o SendEmail para que, quando alguém enviar este formulário, receba um email de confirmação com seus detalhes.
  • Adicione um fluxo diário que usa o SendEmail para me enviar um resumo de todos os novos cadastros neste app.
  • Quando uma tarefa é marcada como 'crítica', use o SendEmail para alertar a equipe de operações com um link para o registro.
Notas:
  • O SendEmail não suporta envio para listas de email externas ou adição de anexos de arquivo.
  • Cada email enviado pelo SendEmail usa créditos de integração. O custo exato depende de quantas mensagens você envia e com que frequência os fluxos são executados.

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Gerando imagens

O GenerateImage é uma integração interna que cria imagens usando IA a partir de prompts de texto ou de fluxos no seu app. É útil para gerar visuais sob demanda como capas, miniaturas, ilustrações ou avatares sem gerenciar um provedor de imagens externo. O GenerateImage pode suportar cenários como criar imagens de capa para novo conteúdo, gerar imagens temporárias de produtos quando as fotos ainda não estão prontas ou produzir ativos de marketing simples com base em descrições de texto.

Prompts de exemplo para GenerateImage

  • Sempre que eu adicionar um novo artigo, use o GenerateImage para criar uma imagem de capa que combine com o título e o tema.
  • Quando eu criar um novo produto, gere uma imagem placeholder simples com o nome do produto sobre um fundo sólido e armazene a URL na entidade Products.
  • Adicione uma página onde eu possa inserir uma descrição curta e usar o GenerateImage para criar uma imagem de marketing que eu possa baixar.

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Gerando vídeos

O GenerateVideo é uma integração interna que cria vídeos com IA a partir de prompts de texto ou fluxos do app. É útil para adicionar conteúdo visual rico ao design do seu app, ou para permitir que pessoas gerem vídeos dentro do seu app ativo a partir de prompts, formulários ou dados do app. Você pode usar o GenerateVideo para adicionar vídeos hero e prévias de produtos enquanto constrói seu app, ou para alimentar recursos como geradores de vídeo de marketing, prévias de receitas, clipes de fitness, conteúdo de aprendizagem, ativos para redes sociais e mídia personalizada em seu app ao vivo.

Prompts de exemplo para GenerateVideo

  • Crie um vídeo hero curto para meu app de receitas mostrando frango com limão e ervas cozinhando em uma frigideira. Adicione-o à seção hero da página inicial com uma sobreposição escura.
  • Adicione uma página onde as pessoas possam inserir um prompt, escolher um estilo de vídeo, gerar um vídeo curto com GenerateVideo e salvá-lo.
  • Permita que as pessoas gerem vídeos curtos para redes sociais a partir de prompts, pré-visualizem no app e salvem cada URL de vídeo na entidade Videos.
Notas:
  • Para gerar vídeos a partir do chat de IA, você precisa de um plano Starter ou superior.
  • Quando o chat de IA gera um vídeo, ele usa os créditos de mensagem do prompt mais 1 crédito de mensagem adicional.
  • A geração de vídeo em apps ao vivo usa 5 créditos de integração por segundo de vídeo gerado.

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Gerando fala

O GenerateSpeech é uma integração interna que converte texto em áudio com som natural e retorna uma URL pública para um arquivo MP3 gerado. Seu app pode reproduzir, armazenar ou incorporar o áudio sem se conectar a um provedor externo de fala. O GenerateSpeech é útil para adicionar funcionalidade de leitura em voz alta a apps com muito conteúdo, criar tutoriais narrados, entregar anúncios multilíngues ou produzir resumos em áudio a partir de dados do app. Ele funciona em 30 idiomas, e a Base44 detecta o idioma automaticamente.
GenerateSpeech nas configurações do workspace
Por exemplo, você pode construir um guia de exposição de arte onde os visitantes tocam no título de uma obra de arte e ouvem uma descrição narrada lida em voz alta, como um tour pessoal de áudio dentro do seu app.

Prompts de exemplo para GenerateSpeech

  • Adicione um botão "Listen" a cada página de artigo. Quando clicado, use o GenerateSpeech para converter o corpo do artigo em áudio e reproduzi-lo no app.
  • Quando uma nova lição for salva, use o GenerateSpeech com a voz "sunny" para gerar uma versão em áudio e armazene a URL na entidade Lessons.
  • Construa uma página onde eu possa inserir texto, escolher uma voz e gerar um arquivo de áudio para download usando o GenerateSpeech.
Notas:
  • A entrada de texto é limitada a 5.000 caracteres por chamada.
  • O GenerateSpeech suporta 30 idiomas incluindo inglês, espanhol, francês, alemão, japonês, português, árabe e hindi.
  • As vozes disponíveis são: river (calma, neutra), honey (quente, suave), sunny (brilhante, animada), storm (formal, autoritária) e spark (energética, rápida). A voz padrão é river.
  • Cada chamada usa créditos de integração baseados no comprimento do texto: 1 crédito por 50 caracteres, até um máximo de 100 créditos por chamada. Os créditos são cobrados toda vez que o áudio é gerado, mesmo que o mesmo texto seja reproduzido novamente. Para evitar cobranças repetidas, salve a URL de áudio retornada e reproduza-a em vez de chamar o GenerateSpeech novamente.

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Usando uma URL de áudio

Quando o GenerateSpeech é executado, ele retorna uma URL pública apontando para o arquivo MP3 gerado. Você pode usar essa URL diretamente em um componente de player de áudio no seu app, ou salvá-la em um campo de entidade para que possa reproduzi-la mais tarde sem gerar o áudio novamente. Peça ao chat de IA para armazenar a URL na sua entidade após cada chamada, por exemplo: 
Depois de gerar o áudio, salve a URL retornada no campo audio_url na entidade Artworks.
URL do arquivo de áudio

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Carregando arquivos

O UploadFile é uma integração interna que permite que seu app aceite uploads de arquivos das pessoas que o usam. Ele alimenta componentes de upload de arquivos na sua interface para que você possa coletar documentos, imagens e arquivos de dados sem construir seu próprio armazenamento ou endpoints de upload. O UploadFile é uma boa escolha quando você quer coletar recibos, contratos, capturas de tela, fotos de perfil ou arquivos de dados como CSVs e planilhas e mantê-los vinculados a registros no seu app.

Prompts de exemplo para UploadFile

  • Adicione um campo de upload de arquivo a esta página de solicitação usando UploadFile para que as pessoas possam anexar um PDF ao enviar.
  • Deixe as pessoas carregarem fotos de perfil, armazene o arquivo usando UploadFile e salve a URL da imagem na entidade Members.
  • Crie uma página onde eu possa arrastar e soltar arquivos CSV, carregá-los com UploadFile e mostrar uma tabela de arquivos carregados.
Para os tamanhos e tipos de arquivo atuais, consulte o guia Carregando arquivos.

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Extraindo dados de arquivos carregados

O ExtractDataFromUploadedFile é uma integração interna que lê conteúdo estruturado de arquivos carregados e o transforma em dados com os quais seu app pode trabalhar. Ele te ajuda a passar do “armazenamento de arquivos” para “registros usáveis” extraindo campos e linhas-chave para você. Você pode extrair dados estruturados de arquivos carregados (CSV, PNG, JPG, JPEG, PDF) usando JSON schemas. É particularmente útil para importar dados em massa. Você pode usar o ExtractDataFromUploadedFile para analisar recibos, faturas, formulários ou arquivos de dados e convertê-los em entidades limpas, como Contacts, Invoices, Expenses ou Metrics, sem escrever lógica de análise manualmente. Você também pode combinar UploadFile e ExtractDataFromUploadedFile. Por exemplo, alguém carrega um CSV, arquivo Excel ou PDF através do UploadFile, então você usa o ExtractDataFromUploadedFile para transformar o conteúdo em linhas em suas tabelas de dados.

Prompts de exemplo para ExtractDataFromUploadedFile

  • Quando eu carrego um arquivo CSV de clientes, use UploadFile e ExtractDataFromUploadedFile para importar os registros para uma entidade Customers.
  • Deixe-me carregar PDFs de faturas e use ExtractDataFromUploadedFile para extrair número da fatura, fornecedor, data, subtotal e total para uma tabela Invoices.
  • Construa uma página onde eu possa carregar um arquivo Excel com KPIs e use ExtractDataFromUploadedFile para atualizar a entidade Metrics.
A qualidade da extração depende do tipo de arquivo, sua estrutura e quão bem os campos estão rotulados. Para fluxos de trabalho críticos, teste com vários exemplos reais e ajuste suas entidades ou fluxos com base nos resultados.

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Executando chamadas LLM

O invokeLLM é uma integração interna que executa chamadas de modelos de linguagem grandes (LLM) de dentro do seu app. Ele permite que seu app “pense” com IA sobre seus dados e fluxos, e alimenta geração de texto, explicações e decisões que dependem de LLMs. O invokeLLM é uma boa escolha quando você quer construir agentes de dados, resumir ou reescrever conteúdo, classificar registros, gerar recomendações a partir de painéis ou adicionar assistentes em-app que ajudam as pessoas a concluir tarefas. Ele funciona como outras integrações internas em seus fluxos e funções de backend, mas com uma camada extra de controle: você pode escolher qual modelo subjacente ele usa.

Prompts de exemplo para invokeLLM

  • Adicione um agente de dados que usa invokeLLM para que eu possa fazer perguntas em linguagem natural sobre minha entidade Sales e ver as respostas neste app.
  • Quando um ticket de suporte é criado, use invokeLLM para resumir a descrição em uma visão geral curta e armazene em um campo Summary.
  • Crie um fluxo que use invokeLLM para classificar cada novo lead em um de três segmentos com base em suas notas e salve o segmento no registro do lead.
  • Mude o invokeLLM para usar um modelo mais forte para meus agentes para que possam dar explicações melhores em painéis de analytics complexos, e atualize todos os fluxos que dependem do invokeLLM.

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Escolhendo o modelo para invokeLLM

Por padrão, o invokeLLM usa um modelo padrão que equilibra qualidade e custo. Se você quiser, pode dizer ao chat de IA dentro do Base44 para usar qualquer modelo suportado em seu workspace como o modelo subjacente para o invokeLLM, pedindo ao chat de IA para mudá-lo para você. Por exemplo, você pode dizer: Mude o invokeLLM para usar <model-name> neste app.
Nota: Quando você muda o modelo do invokeLLM, o estilo, a capacidade de raciocínio e a qualidade das respostas atualizam para corresponder a esse modelo. O número de créditos de integração que cada chamada usa também muda com base no custo do novo modelo, e quaisquer fluxos que dependem do invokeLLM começam a usar o novo modelo automaticamente.
Esta página foi traduzida usando IA. Para informações mais precisas e atualizadas, consulte a versão em inglês.