LLM Interface
Mit AI Agent erstellen
LLM-Schnittstellen-Backend

Vorlage für Schnittstellen eines großen Sprachmodells (LLM)
Schnittstelle zur Verwaltung von Prompts und zur Verfolgung von Tokens

Ein produktionsbereites LLM-Schnittstellen-Backend auf Back4app, das die Verwaltung von Prompts und das Tracking der Token-Nutzung ermöglicht. Enthält ER-Diagramm, Datenwörterbuch, JSON-Schema, API-Spielplatz und einen KI-Agent Prompt für eine schnelle Bootstrapping.

Mit AI Agent erstellenWählen Sie Ihre Technologie

Wichtige Erkenntnisse

Diese Vorlage bietet eine nahtlose LLM-Schnittstelle zur Verwaltung von Prompts und zur Verfolgung der Token-Nutzung, sodass Ihr Team sich auf Benutzererfahrung und Leistung konzentrieren kann.

  1. Funktionen zur Verwaltung von Prompts — Strukturieren und verwalten Sie Prompts effizient und gewährleisten Sie optimale Leistung.
  2. Verfolgung der Token-Nutzung — Nutzen Sie integrierte Tracking-Funktionen zur Überwachung des Token-Verbrauchs über verschiedene Modelle.
  3. Integration mit mehreren Modellen — Integrieren Sie problemlos verschiedene große Sprachmodelle in Ihre Anwendung.
  4. Echtzeitabfragen — Implementieren Sie Live Queries für dynamische Updates zur Nutzung von Eingabeaufforderungen und Token-Statistiken.
  5. Plattformübergreifende Anpassungsfähigkeit — Bedienen Sie mobile und Webclients über eine einzige REST- und GraphQL API für alle Interaktionen.

Was ist die LLM-Schnittstellenschablone?

Back4app ist ein Backend-as-a-Service (BaaS) für beschleunigte Produktbereitstellung. Die LLM-Schnittstellenschablone ist ein vorgefertigtes Schema zur Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Token-Nutzung und Modellinteraktionen. Verbinden Sie Ihr bevorzugtes Frontend (React, Flutter, Next.js, usw.) und beschleunigen Sie Ihren Entwicklungsprozess.

Am besten geeignet für:

LLM-SchnittstellenanwendungenPrompt-Management-SystemeToken-Tracking-LösungenKI-gestützte AnwendungenMVP-StartsTeams, die BaaS für die schnelle Entwicklung suchen

Überblick

Eine effektive LLM-Schnittstelle erfordert robustes Prompt-Management, Token-Tracking und nahtlose Integration mit mehreren Modellen.

Diese Vorlage umreißt Benutzer-, Prompt-, Token- und Integrationsmodelle mit integrierten Tracking- und Verwaltungsfunktionen, damit Teams LLM-Schnittstellen Swiftlich implementieren können.

Kern-LMM-Interface-Funktionen

Jede Technologiekarte in diesem Hub nutzt dasselbe LLM-Interface-Backend-Schema mit Benutzer-, Prompt-, Token- und Integrationsmodellen.

Benutzermanagement

Die Benutzerklasse verwaltet Benutzernamen, E-Mails, Passwörter und Rollen.

Eingabeaufforderungsmanagement

Die Eingabeaufforderungsklasse speichert Inhalte, Metadaten und Nutzungshistorie.

Token-Tracking

Die Token-Klasse überwacht Nutzungsstatistiken und Zählungen.

Modellintegrationen

Die Integrationsklasse stellt Verbindungen zu verschiedenen LLMs her.

Warum Ihr LLM-Interface-Backend mit Back4app erstellen?

Back4app bietet die Infrastruktur für das Management von Eingaben und Token-Tracking, sodass Ihr Team sich auf die Benutzerbindung und die Modellleistung konzentrieren kann.

  • •Management von Eingaben und Token: Nutzen Sie strukturierte Klassen für Eingaben und Token, um das Management zu optimieren.
  • •Integrierte Tracking-Funktionen: Überwachen Sie die Token-Nutzung mühelos und gewinnen Sie Einblicke in die Modellleistung.
  • •Echtzeit-Funktionen: Verwenden Sie Live Queries für Eingabe-Updates, während REST- und GraphQL APIs umfassenden Zugriff bieten.

Entwickeln und iterieren Sie schnell an Ihren LLM-Interface-Funktionen mit einer Backend-Lösung über alle Plattformen hinweg.

Kernvorteile

Ein LLM-Interface-Backend, das schnelle Iterationen ermöglicht, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Effizienz einzugehen.

Fast LLM-Integration

Beginnen Sie mit einem etablierten Prompt- und Token-Tracking-Schema, anstatt von Grund auf neu zu bauen.

Robustes Tracking-System

Nutzen Sie integrierte Tracking-Funktionen zur Überwachung der Nutzung von Prompts und zur Optimierung der Modellleistung.

Umfassende Zugriffskontrolle

Verwalten Sie den Benutzerzugriff auf Prompts und Tokens mit erweiterten Berechtigungseinstellungen.

Skalierbare Modellintegration

Verbinden Sie sich mit mehreren LLMs und wechseln Sie die Modelle schnell, ohne bestehende Setups zu ändern.

Datenintegritätsmanagement

Verarbeiten Sie Prompts und Tokendaten effektiv für optimale Leistung und Benutzererfahrung.

KI-unterstützter Entwicklungsworkflow

Verwenden Sie KI-Tools, um Backend-Grundgerüste und Integrationsstrategien schnell zu generieren.

Bereit, Ihre LLM-Schnittstellen-App zu starten?

Lassen Sie den Back4app KI-Agenten Ihr LLM-Schnittstellen-Backend erstellen und Fähigkeiten zur Verwaltung von Eingabeaufforderungen und zur Verfolgung von Tokens aus einer Eingabeaufforderung generieren.

Mit KI-Agent bauenAPI Playground ausprobieren

Kostenloser Start – 50 KI-Agent-Eingabeaufforderungen/Monat, keine Kreditkarte erforderlich

Technologischer Stack

Alles ist in dieser LLM-Interface-Backend-Vorlage enthalten.

Frontend
13+ Technologien
Backend
Back4app
Datenbank
MongoDB
Auth
Integrierte Authentifizierung + Sitzungen
API
REST und GraphQL
Echtzeit
Live Queries

ER-Diagramm

Entity-Relationship-Modell für das LLM-Schnittstellen-Backend-Schema.

Diagrammquelle anzeigen
Mermaid
erDiagram
    User ||--o{ Prompt : "creator"
    Model ||--o{ TokenUsageLog : "model"
    User ||--o{ TokenUsageLog : "user"

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

    Prompt {
        String objectId PK
        String text
        Pointer creator FK
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Model {
        String objectId PK
        String name
        String version
        String description
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    TokenUsageLog {
        String objectId PK
        Pointer user FK
        Pointer model FK
        Number tokensUsed
        Date timestamp
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

Integrationsfluss

Typischer Ablauf zur Laufzeit für Authentifizierung, Aufforderungsmanagement, Tokenverfolgung und Modellinteraktionen.

Diagrammquelle anzeigen
Mermaid
sequenceDiagram
  participant User
  participant App as Large Language Model (LLM) Interface App
  participant Back4app as Back4app Cloud

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

  User->>App: Submit prompt
  App->>Back4app: POST /classes/Prompt
  Back4app-->>App: Prompt details

  User->>App: View token usage
  App->>Back4app: GET /classes/TokenUsageLog
  Back4app-->>App: Token usage details

  App->>Back4app: Log token usage
  Back4app-->>App: TokenUsageLog objectId

Datenwörterbuch

Vollständige feldbezogene Referenz für jede Klasse im LLM-Schnittstellenschema.

FeldTypBeschreibungErforderlich
objectIdStringAuto-generated unique identifierAuto
usernameStringUser login name
emailStringUser email address
passwordStringHashed password (write-only)
roleStringRole of the user (e.g., admin, client)
createdAtDateAuto-generated creation timestampAuto
updatedAtDateAuto-generated last-update timestampAuto

7 Felder in User

Sicherheit und Berechtigungen

Wie ACL- und CLP-Strategien Benutzer, Aufforderungen, Tokens und Integrationen sichern.

Benutzer-gesteuerte Profilkontrollen

Nur der Benutzer darf sein Profil aktualisieren oder löschen; andere können den Benutzerinhalt nicht ändern.

Integrität von Aufforderung und Token

Nur der Eigentümer kann seine Aufforderungen und Tokens erstellen oder löschen. Verwenden Sie Cloud Code zur Validierung.

Eingeschränkter Lesezugriff

Berechtigen Sie Lesezugriffe auf Eingabeaufforderungen und Token nur für relevante Benutzer (z. B. Benutzer sehen nur ihre eigenen Eingabeaufforderungen und Token-Statistiken).

Schema (JSON)

Bereite die rohe JSON-Schema-Definition zum Kopieren in Back4app oder zur Verwendung als Implementierungsreferenz vor.

JSON
{
  "classes": [
    {
      "className": "User",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "username": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "email": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "password": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "role": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Prompt",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "text": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "creator": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Model",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "name": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "version": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "description": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "TokenUsageLog",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "user": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "model": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "Model"
        },
        "tokensUsed": {
          "type": "Number",
          "required": true
        },
        "timestamp": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    }
  ]
}

Mit KI-Agenten erstellen

Nutzen Sie den Back4app KI-Agenten, um eine funktionale LLM-App aus dieser Vorlage zu erstellen, einschließlich Frontend, Backend, Authentifizierung sowie Eingabeaufforderungs- und Token-Flows.

Back4app KI-Agent
Bereit zum Erstellen
Erstellen Sie ein LLM-Interface-Backend auf Back4app mit diesem exakten Schema und Verhalten.

Schema:
1. Benutzer (verwenden Sie Back4app integriert): Benutzername, E-Mail, Passwort; objectId, createdAt, updatedAt (System).
2. Prompt: Inhalt (String, erforderlich), Metadaten (Objekt, optional); objectId, createdAt, updatedAt (System).
3. Token: Nutzungshäufigkeit (Zahl, erforderlich), Zeitstempel (Datum, erforderlich); objectId, createdAt, updatedAt (System).
4. Integration: Modell (String, erforderlich), Einstellungen (Objekt, optional); objectId, createdAt, updatedAt (System).

Sicherheit:
- Nur der Benutzer kann sein Profil aktualisieren/löschen. Nur der Eigentümer kann seine Prompts und Tokens erstellen/löschen. Verwenden Sie Cloud Code zur Validierung.

Auth:
- Registrierung, Anmeldung, Abmeldung.

Verhalten:
- Prompts auflisten, Token-Nutzung verfolgen, Integrationen verwalten.

Liefern:
- Back4app-App mit Schema, ACLs, CLPs; Frontend für Benutzerprofile, Prompts, Tokens und Integrationen.

Drücken Sie die Schaltfläche unten, um den Agenten mit dieser Vorlage und vorausgefüllter Eingabeaufforderung zu öffnen.

Dies ist der Basis-Prompt ohne Technologie-Suffix. Sie können den generierten Frontend-Stack anschließend anpassen.

In wenigen Minuten bereitstellen50 kostenlose Prompts / MonatKeine Kreditkarte erforderlich

API-Spielplatz

Testen Sie REST- und GraphQL-Endpunkte anhand des LLM-Interface-Schemas. Antworten nutzen Mock-Daten und erfordern kein Back4app-Konto.

Lade Playground…

Verwendet dasselbe Schema wie diese Vorlage.

Wählen Sie Ihre Technologie

Erweitern Sie jede Karte für Integrationsschritte, Zustandsmuster, Beispielen für Datenmodelle und Offline-Notizen.

Flutter LLM-Schnittstellen-Backend

React LLM-Schnittstellen-Backend

React Native LLM-Schnittstellen-Backend

Next.js LLM-Schnittstellen-Backend

JavaScript LLM-Schnittstellen-Backend

Android LLM-Schnittstellen-Backend

iOS LLM-Schnittstellen-Backend

Vue LLM-Schnittstellen-Backend

Angular LLM-Schnittstellen-Backend

GraphQL LLM-Schnittstellen-Backend

REST API LLM-Schnittstellen-Backend

PHP LLM-Schnittstellen-Backend

.NET LLM-Schnittstellen-Backend

Was Sie mit jeder Technologie erhalten

Jeder Stack verwendet dasselbe LLM-Schnittstellen-Backend-Schema und API-Verträge.

Fertiges Prompt-Management für llm-Schnittstelle

Verwalten und individualisieren Sie einfach Eingabeaufforderungen für Ihre LLM-Interaktionen.

Token-Nutzungsverfolgung für llm-Schnittstelle

Überwachen und analysieren Sie den Token-Verbrauch, um die Leistung zu optimieren.

Nahtlose Modellintegration für llm-Schnittstelle

Verbinden Sie sich mit verschiedenen LLM-Modellen, um Ihre Anwendung zu verbessern.

REST/GraphQL APIs für llm-Schnittstelle

Greifen Sie über flexible APIs auf Ihre Daten und Funktionen zu.

Erweiterbares Schema für llm-Schnittstelle

Passen Sie das Schema an und erweitern Sie es, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Echtzeit-Interaktionsprotokollierung für llm-Schnittstelle

Verfolgen Sie Interaktionen in Echtzeit, um das Benutzererlebnis zu verbessern.

Vergleich der Llm-Schnittstellen-Frameworks

Bewerte die Einrichtungsgeschwindigkeit, SDK-Stile und KI-Funktionen über alle unterstützten Technologien hinweg.

FrameworkEinrichtungszeitLlm-SchnittstellenvorteilSDK-TypKI-Unterstützung
Flutter
Ungefähr 5 MinutenEinzelne Codebasis für die Llm-Schnittstelle auf Mobilgeräten und im Web.Typed SDKVollständig
React
Unter 5 MinutenSchnelles Web-Dashboard für die llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
React Native
~3–7 minPlattformübergreifende mobile App für die llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
Next.js
Schnelle (5 Min) EinrichtungServer-seitige Webanwendung für llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
JavaScript
Unter 5 MinutenLeichte Webintegration für llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
Android
Etwa 5 MinutenNative Android-App für llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
iOS
Unter 5 MinutenNative iOS App für die llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
Vue
~3–7 MinReactive Web-Oberfläche für die llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
Angular
Schnelle (5 Min) EinrichtungUnternehmens-Webanwendung für llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig
GraphQL
~2 minFlexible GraphQL API für llm-Schnittstelle.GraphQL APIVollständig
REST API
Unter 2 minREST API Integration für llm-Schnittstelle.REST APIVollständig
PHP
~3–5 minServer-seitiges PHP-Backend für die llm-Schnittstelle.REST APIVollständig
.NET
~3–7 min.NET-Backend für die llm-Schnittstelle.Typed SDKVollständig

Die Einrichtungszeit gibt die erwartete Dauer von der Projektinitialisierung bis zur ersten Aufforderung oder Token-Abfrage unter Verwendung dieses Vorlagenschemas an.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zum Erstellen eines LLM-Schnittstellen-Backends mit dieser Vorlage.

Was ist ein LLM-Interface-Backend?
Was beinhaltet die LLM-Interface-Vorlage?
Warum Back4app für eine LLM-Interface-App verwenden?
Wie führe ich Abfragen für Prompts und Tokens mit Flutter aus?
Wie gehe ich mit Berechtigungen in einer LLM-Oberfläche mit Next.js um?
Kann React Native Eingabeaufforderungen und Tokens offline zwischenspeichern?
Wie sichere ich den Zugang zu Dokumenten und Modellen?
Was ist der beste Ansatz, um Eingabeaufforderungen und Tokens auf Android anzuzeigen?
Wie funktioniert der Eingabeaufforderungsverwaltungsablauf von Anfang bis Ende?

Vertraut von Entwicklern weltweit

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