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Structuration locale d'une chatbox dans FlutterFlow

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Découvrez comment structurer localement les messages d'une chatbox IA avec FlutterFlow, en distinguant gestion d'état locale et enregistrement en base de données pour une expérience utilisateur optimale.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous apprendrez à structurer des messages localement dans une chatbox alimentée par une intelligence artificielle, en utilisant l'outil FlutterFlow. L'approche présentée met en avant la distinction essentielle entre la gestion de l'état local de la page et l'enregistrement permanent des données sur Firestore, la base de données de Firebase.

Tout d'abord, la vidéo explique pourquoi il n'est pas nécessaire d'enregistrer l'intégralité de la conversation avec l'agent IA lorsque l'objectif est simplement de générer une recette ou une donnée unique. Seule la recette produite sera sauvegardée de façon permanente, tandis que la conversation temporaire est structurée via le page state, une fonctionnalité locale de FlutterFlow.

Vous découvrirez comment créer et utiliser des custom datatypes, notamment le type "message" comportant du contenu et un rôle (user ou assistant), et comment renforcer la robustesse de l'application grâce à l'utilisation de enum.

La leçon aborde aussi de manière détaillée la différence entre les back-end queries et les queries enfants dans FlutterFlow, illustrant pourquoi et comment il est judicieux d'afficher dynamiquement les messages locaux sans effectuer d'appels à la base de données.

Enfin, le cours présente une démonstration pratique de la création d'une liste locale de messages, leur affichage dynamique dans l'interface et l'enrichissement progressif de cette donnée au fil des échanges avec l'IA. Les concepts de gestion d'état local, de typage structuré et d'organisation dynamique dans FlutterFlow sont approfondis, fournissant ainsi aux apprenants les clés pour développer des chatbots réactifs et performants.

Objectifs de cette leçon

À l'issue de cette vidéo, le spectateur saura :
- Structurer des données locales de chatbox dans FlutterFlow
- Différencier gestion d'état locale et enregistrement en base de données
- Utiliser les types personnalisés (datatype et enum) pour une meilleure fiabilité
- Afficher dynamiquement une liste de messages dans l'interface utilisateur

Prérequis pour cette leçon

Maîtrise de base de FlutterFlow, compréhension générale de l'état d'une application, notion sur l'utilisation de Firestore et savoir manipuler des widgets dans FlutterFlow.

Métiers concernés

Ce module est pertinent pour :
- Développeur mobile,
- Concepteur d’interface utilisateur,
- Product owner dans le domaine de l’application mobile IA,
- Responsable de projets digitaux orientés automatisation conversationnelle,
- Toute personne impliquée dans la conception de chatbots ou d'outils interactifs pilotés par l'IA.

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives pour la création d'une chatbox IA ou la gestion d'état locale :
- Bubble.io pour le développement no-code,
- Adalo,
- Développement natif Flutter avec le package Provider ou Bloc pour la gestion d'état,
- Utilisation d'autres solutions de backend-as-a-service telles que Supabase ou Google Cloud Firestore indépendamment de FlutterFlow.

Questions & Réponses

Parce que la finalité de l’interaction n’est pas de conserver chaque échange, mais uniquement de générer - puis d’enregistrer - la recette produite par l’agent IA. La conversation sert donc temporairement à préparer le contexte, son historique n’a pas besoin d’être stocké en permanence.
L'utilisation d’un enum pour le rôle permet de limiter la valeur du champ à des options précises (user ou assistant) et d’éviter ainsi les erreurs ou incohérences que la saisie libre d’une chaîne de caractères pourrait engendrer. Cela améliore la fiabilité et la robustesse de la structure des données.
Une back-end query interroge le back-end (par exemple Firestore ou une API) et sert à récupérer des données non présentes en local, tandis qu'une query enfant exploite uniquement les données déjà accessibles localement sur la page, permettant ainsi un affichage plus rapide et évitant les appels réseau inutiles.