Intégrer WeWeb + OpenAI
WeWeb et OpenAI forment une combinaison puissante dans l'écosystème no-code. App Studio a configuré cette intégration pour des dizaines de clients, voici notre guide complet pour la mettre en place rapidement et correctement.
Pourquoi WeWeb + OpenAI ?
L'API d'OpenAI donne aux applications WeWeb accès à GPT-4o pour la génération de texte, aux embeddings pour la recherche sémantique, à DALL-E pour la création d'images, et à Whisper pour la transcription vocale. Combinée aux liaisons d'interface dynamiques de WeWeb, elle permet de construire des fonctionnalités propulsées par l'IA (chatbots, assistants de contenu, recherche intelligente, analyse de documents) sans code frontend personnalisé. La clé est un proxy backend sécurisé qui détient la clé API et retransmet les réponses en streaming vers WeWeb.
Configurer l'intégration
Créez un compte OpenAI et générez une clé API. Construisez un endpoint backend (une fonction edge Supabase est recommandée) qui accepte un prompt ou un tableau de messages, appelle l'API OpenAI, et renvoie la réponse. Dans WeWeb, utilisez une action REST API pour appeler cet endpoint depuis un bouton ou un événement de saisie. Liez la réponse à une variable WeWeb et affichez-la dans un élément texte. Pour le streaming, votre backend peut utiliser les Server-Sent Events et WeWeb peut les consommer via une action JavaScript personnalisée. Pour un chat à plusieurs échanges, maintenez une variable tableau de messages dans WeWeb (objets role: "user" / "assistant"). À chaque saisie utilisateur, ajoutez le nouveau message au tableau, envoyez le tableau complet à votre endpoint backend, recevez la réponse de l'assistant, ajoutez-la au tableau, et liez le tableau à un composant liste. Cela donne à GPT le contexte de conversation nécessaire pour des réponses cohérentes. Stockez les conversations dans Supabase pour l'historique et pour permettre une continuité entre appareils.
Cas d'usage concrets
App Studio a construit des produits WeWeb + OpenAI incluant : des réviseurs de documents IA qui permettent aux utilisateurs de charger des PDF et de poser des questions, des chatbots de support client entraînés sur la documentation produit, des tableaux de bord de génération de contenu pour les équipes marketing, et des outils de recherche dans des bases de connaissances internes utilisant des embeddings. Le frontend no-code réduit considérablement le temps nécessaire pour obtenir un produit IA utilisable.
Bonnes pratiques
N'appelez jamais OpenAI directement depuis WeWeb, votre clé API serait exposée dans l'onglet réseau du navigateur. Passez toujours par un proxy backend. Mettez en place une limitation de débit dans votre proxy pour éviter les pics de coût liés aux abus. Utilisez GPT-4o-mini pour les tâches à fort volume et faible complexité, et GPT-4o seulement là où la qualité justifie le coût. Mettez en cache les réponses courantes dans votre base pour réduire les appels API. Fixez une limite de tokens sur les entrées pour éviter des coûts incontrôlés liés à de gros collages de texte.
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