Conversational AI Assistant Backend Vorlage
API-Proxy und Chatverlauf-Verwaltung

Wichtige Erkenntnisse

Überblick

Ein effektiver konversationaler Assistent erfordert sichere API-Proxying, persistentes Chat-Management und nahtlose Benutzerinteraktionen.

Diese Vorlage fasst diese Fähigkeiten in einem produktionsbereiten Schema zusammen. Mit dem Back4app SDK für {tech} können Sie das Chat-Management erleichtern, Chatverläufe aktualisieren und sicheren Zugang zu Ressourcen gewährleisten.

Warum Ihr konversationales KI-Assistent-Backend mit Back4app erstellen?

Back4app bietet Ihnen funktionierendes Benutzermanagement, Chatverläufe und sichere API-Proxy-Funktionen, damit Ihr Team sich auf die Verbesserung der Benutzerinteraktionen anstelle der Infrastruktur konzentrieren kann.

• •Benutzermanagement und Chatverwaltung: Die Benutzerklasse unterstützt die wesentlichen Attribute, die für die Authentifizierung und den Chatinhalt erforderlich sind.
• •Sichere API- und Chat-Sichtbarkeitsfunktionen: Verwalten Sie den API-Zugriff mit sicheren Proxy-Funktionen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Aufrufe getätigt werden.
• •Echtzeit + API-Flexibilität: Nutzen Sie Live Queries für Chat-Updates, während REST und GraphQL für alle Clients verfügbar bleiben.

Bauen Sie schnell auf und verbessern Sie iterativ Ihre konversationalen KI-Funktionen mithilfe eines einzigen Backend-Vertrags auf allen Plattformen.

Kernvorteile

Ein Backend für konversationale KI, das Swift Iterationen ermöglicht, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen.

Technologischer Stack

Alles, was in dieser Vorlage für Conversational AI-Backend enthalten ist.

ER-Diagramm

Entitätsbeziehungsmodell für das konversationale KI-Assistent-Backend-Schema.

erDiagram
    User ||--o{ Chat : "participants"
    User ||--o{ Message : "sender"
    Chat ||--o{ Message : "chat"
    User ||--o{ ChatHistory : "user"
    Chat ||--o{ ChatHistory : "chats"

    User {
        String objectId PK
        String username
        String email
        String password
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Chat {
        String objectId PK
        Array participants
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Message {
        String objectId PK
        Pointer chat FK
        Pointer sender FK
        String content
        Date timestamp
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ChatHistory {
        String objectId PK
        Pointer user FK
        Array chats
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

Integrationsfluss

Typischer Laufzeitfluss für Authentifizierungen, Chat-Interaktionen und Gesprächsverfolgung.

sequenceDiagram
  participant User
  participant App as Conversational AI Assistant App
  participant Back4app as Back4app Cloud

  User->>App: Login
  App->>Back4app: POST /login
  Back4app-->>App: Session token

  User->>App: Start new chat
  App->>Back4app: POST /classes/Chat
  Back4app-->>App: Chat object

  User->>App: Send message
  App->>Back4app: POST /classes/Message
  Back4app-->>App: Message object

  User->>App: Retrieve chat history
  App->>Back4app: GET /classes/ChatHistory
  Back4app-->>App: Chat history details

Datenwörterbuch

Vollständige Referenz auf Feldebene für jede Klasse im Schema des conversational AI-Assistenten.

Sicherheit und Berechtigungen

Wie ACL- und CLP-Strategien Benutzer, Chats, Konversationen und Chatverläufe sichern.

Schema (JSON)

Rohe JSON-Schemadefinition, bereit zum Kopieren in Back4app oder als Implementierungsreferenz zu verwenden.

{
  "classes": [
    {
      "className": "User",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "username": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "email": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "password": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Chat",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "participants": {
          "type": "Array",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Message",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "chat": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "Chat"
        },
        "sender": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "content": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "timestamp": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ChatHistory",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "user": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "chats": {
          "type": "Array",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    }
  ]
}

API-Spielplatz

Testen Sie REST- und GraphQL-Endpunkte gegen das Schema des konversationellen KI-Assistenten. Antworten verwenden Mock-Daten und erfordern kein Back4app-Konto.

Verwendet dasselbe Schema wie diese Vorlage.

Was Sie mit jeder Technologie erhalten

Jeder Stack verwendet dasselbe Schema für konversationales KI-Backend und API-Verträge.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Anfragen zum Aufbau eines konversationalen KI-Assistenten-Backends mit dieser Vorlage.