> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://ksaar.gitbook.io/ksaar-documentation/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://ksaar.gitbook.io/ksaar-documentation/les-workflows/creer-des-pages/ksaar-ai.md). # Ksaar AI L'action Ksaar AI permet de générer du texte en utilisant l'API de traitement de langage naturel OpenAI ou Mistral. Cette action est utile pour fournir des réponses personnalisées et pertinentes à vos utilisateurs. ### 🤖 Choix du fournisseur Avant de paramétrer le modèle, il faut choisir le fournisseur via l'interface. Les API OpenAI et Mistral sont toutes deux utilisables avec votre clé API personnelle.

Quel que soit le fournisseur choisi (OpenAI ou Mistral), vous devez sélectionner ou renseigner votre clé API personnelle avant de paramétrer le prompt. Vous pouvez gérer vos clés dans l'onglet **Connecteurs** des paramètres. Les paramètres à renseigner sont similaires entre les modèles OpenAI et Mistral : ### **⚙️ Paramètres** * Modèle : spécifie le modèle auquel envoyer les requêtes. Sur OpenAI vous pouvez choisir d’utiliser les versions GPT 3.5 turbo, GPT 4, GPT 5, GPT 5 mini, GPT 5.1 et GPT 5.4 ; sur mistral vous pouvez choisir parmi codestral, magistral medium et small, mistral large, medium et small ainsi qu'open mistral. * Température : contrôle le degré de variation dans les réponses générées. Plus la température est élevée, plus l’IA est susceptible de générer des réponses imprévisibles et créatives, tandis qu'une température plus basse peut produire des résultats plus sûrs et prévisibles. * Nombre de résultats à générer : spécifie combien de réponse l’AI doit générer pour une requête donnée. * Nombre max de tokens : spécifie le nombre maximal de mots ou de tokens que l’AI doit générer pour chaque requête. Si vous voulez des réponses plus courtes ou plus longues, vous pouvez ajuster ce paramètre en conséquence. * Top P : le pourcentage de tokens les plus probables à inclure dans la réponse générée. La valeur par défaut est de 1 (100%). * Frequency penalty : un nombre positif qui pénalise les tokens qui apparaissent fréquemment dans le corpus d'entraînement. La valeur par défaut est de 0. * Presence penalty : un nombre positif qui pénalise les tokens qui sont déjà présents dans la requête utilisateur. La valeur par défaut est de 1. * Safe prompt (Mistral uniquement) : un paramètre qui assure que les résultats respectent des critères de sécurité et de conformité classiques.

Exemple de paramétrage d'un prompt via OpenAI

### **🧑🏽 Rôles** Lorsque vous utilisez l'action Ksaar AI, vous pouvez choisir entre trois types de rôles différents : * System : Ce rôle ne peut être utilisé qu'une seule fois et permet de donner des instructions qui vont guider la réponse qui va être générée par l'AI. * User : Ce rôle peut être utilisé indépendamment ou de pair avec le rôle Assistant. Il représente l'utilisateur qui fait une demande à l'AI. * Assistant : Ce rôle s'utilise de pair avec le rôle User. Il correspond aux réponses précédentes de l'AI. Il peut alors permettre de donner des exemples de réponses à des demandes faites par un User afin de guider la réponse faite par l'AI pour qu'elle soit dans le même style. En fonction de votre cas d'utilisation, vous pouvez choisir le rôle approprié pour chaque interaction avec l'utilisateur. ### **📁 Envoyer des fichiers** Lorsque vous utilisez des modèles GPT-4 ou supérieurs ou les modèles Mistral, hors codestral, vous avez la possibilité d'envoyer un fichier à l'AI qui peut alors l'analyser et le prendre en compte. Pour cela, ajouter un rôle User à votre action, puis vous pouvez alors choisir d'ajouter une image. Cette image peut provenir d'un champ fichier qui a été rempli avant, par une action ou directement par l'utilisateur. Elle peut aussi être importée ici par le Maker.

Ajouter un fichier depuis son ordinateur

{% hint style="warning" %} Si vous souhaitez envoyer des fichiers à l'IA, pensez à adapter le nombre maximal de tokens autorisé, sans quoi votre requête risque de ne pas aboutir ! {% endhint %} #### Types de fichiers et tailles maximales par modèle : **Modèles : `gpt-5`, `gpt-4o`, `gpt-5.1`** * Formats acceptés : `png`, `jpeg`, `jpg`, `gif`, `webp`, `pdf`, `txt`, `csv` * Taille maximale : **20 MB** **Modèles : `mistral-medium-latest (Vision)`, `mistral-small-latest (Vision)`, `mistral-large-latest (Vision)`** * Formats acceptés : `png`, `jpeg`, `jpg`, `pdf`, `txt`, `csv`, `json` * Taille maximale : **10 MB** **Modèles : `mistral-medium-latest (Vision)`, `mistral-small-latest (Vision)`, `open-mistral-7b (Vision)`** * Formats acceptés : `png`, `jpeg`, `jpg`, `pdf`, `txt` * Taille maximale : **10 MB** #### **🚧 Exemple : générer des informations à l'aide de l'action Ksaar AI** Prenons l'exemple d'un générateur d'emails avec Ksaar AI : 1️⃣ Créez un workflow **Générateur d'emails**. 2️⃣ Dans la première page, ajoutez des champs pour décrire les emails : * le style de l'email : champ single select d'options décontracté, professionnel, formel, ... * le ton de l'email : champ single select d'options sérieux, enthousiaste, fun, joyeux, triste, ... * l'audience de l'email : champ texte * la longueur de l'email : champ single select d'options 1 paragraphe, 2 paragraphes, ... * le sujet de l'email : champ texte * le contexte de l'email : champ paragraphe

3️⃣ Ajoutez une action **Ksaar AI**. \ Paramétrez l'action en ajustant le nombre de tokens nécessaires pour générer un email. \ Pour le rôle **User**, décrivez l'email souhaité en utilisant les variables de votre workflow.\ Pour le rôle **System**, expliquez que le système est un générateur d'email. Vous pouvez également ajouter plusieurs actions Ksaar AI en les conditionnant en fonction du style et du ton sélectionnés. Ensuite, paramétrez la Température, le top P, la frequency penalty et la Presence penalty en fonction du style et du ton.

Exemple de paramétrage de l'action Ksaar AI

4️⃣ Créez une dernière page permettant de visualiser la réponse de Ksaar AI en plaçant la variable {Ksaar AI → content} dans un élément texte.

**Aperçu du workflow côté EndUser :**

Ensuite, vous avez la possibilité d'ajouter une action Envoi de mail pour envoyer l'email généré par Ksaar AI. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://ksaar.gitbook.io/ksaar-documentation/les-workflows/creer-des-pages/ksaar-ai.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.