Interfaz LLM
Construir con Agente de IA
Backend de Interfaz LLM

Plantilla de Interfaz de Modelo de Lenguaje Grande (LLM)
Interfaz para Gestión de Prompts y Seguimiento de Tokens

Un backend de interfaz LLM listo para producción en Back4app que permite la gestión de prompts y el seguimiento del uso de tokens. Incluye diagrama ER, diccionario de datos, esquema JSON, espacio de pruebas de API y un prompt de Agente de IA para un inicio rápido.

Construir con Agente de IAElige Tu Tecnología

Puntos Clave

Esta plantilla ofrece una interfaz LLM fluida para gestionar avisos y rastrear el uso de tokens, permitiendo que tu equipo se enfoque en la experiencia del usuario y el rendimiento.

  1. Capacidades de gestión de avisos — Estructura y gestiona avisos de manera eficiente, asegurando un rendimiento óptimo.
  2. Seguimiento del uso de tokens — Utiliza las características de seguimiento integradas para monitorear el consumo de tokens a través de diferentes modelos.
  3. Integración con múltiples modelos — Integra fácilmente varios modelos de lenguaje grande en tu aplicación.
  4. Consultas en tiempo real — Implementa Live Queries para actualizaciones dinámicas sobre el uso de prompts y estadísticas de tokens.
  5. Adaptabilidad multiplataforma — Atiende a clientes móviles y web a través de una única API REST y GraphQL para todas las interacciones.

¿Qué es la plantilla de interfaz LLM?

Back4app es un backend como servicio (BaaS) para la entrega acelerada de productos. La plantilla de interfaz LLM es un esquema preconstruido para gestionar prompts, uso de tokens e interacciones de modelos. Conecta tu frontend preferido (React, Flutter, Next.js, etc.) y agiliza tu proceso de desarrollo.

Mejor para:

Aplicaciones de interfaz LLMSistemas de gestión de promptsSoluciones de seguimiento de tokensAplicaciones impulsadas por IALanzamientos de MVPEquipos que buscan BaaS para un desarrollo rápido

Descripción general

Una interfaz LLM efectiva requiere una gestión sólida de prompts, seguimiento de tokens y una integración sin problemas con múltiples modelos.

Esta plantilla describe modelos de Usuario, Prompt, Token e Integración con funciones integradas de seguimiento y gestión para que los equipos puedan implementar interfaces LLM Swiftmente.

Características principales de la interfaz LLM

Cada tarjeta de tecnología en este hub utiliza el mismo esquema de backend de interfaz LLM con modelos de Usuario, Solicitud, Token e Integración.

Gestión de usuarios

La clase de usuario gestiona nombres de usuario, correos electrónicos, contraseñas y roles.

Gestión de prompts

La clase de prompt almacena contenido, metadatos e historial de uso.

Seguimiento de tokens

La clase de token supervisa las estadísticas de uso y cuenta.

Integraciones de modelo

La clase de integración establece conexiones con varios LLMs.

¿Por qué construir la interfaz backend de tu LLM con Back4app?

Back4app proporciona la infraestructura para la gestión de prompts y el seguimiento de tokens, liberando a tu equipo para que se concentre en la participación del usuario y el rendimiento del modelo.

  • •Gestión de prompts y tokens: Utiliza clases estructuradas para prompts y tokens para optimizar la gestión.
  • •Funciones de seguimiento integradas: Monitorea el uso de tokens sin esfuerzo y obtén información sobre el rendimiento del modelo.
  • •Capacidades en tiempo real: Utiliza Live Queries para actualizaciones de prompts mientras se encuentran disponibles las APIs REST y GraphQL para acceso integral.

Desarrolla e itera sobre las características de tu interfaz LLM rápidamente con una solución backend en todas las plataformas.

Beneficios principales

Una interfaz de backend LLM que permite iteraciones rápidas sin comprometer la seguridad o la eficiencia.

Integración rápida de LLM

Comience a partir de un esquema de seguimiento de prompts y tokens establecido en lugar de construir desde cero.

Sistema de seguimiento robusto

Utilice características de seguimiento integradas para monitorear el uso de prompts y optimizar el rendimiento del modelo.

Control de acceso integral

Administre el acceso de los usuarios a prompts y tokens con configuraciones de permisos avanzadas.

Integración de modelo escalable

Conéctese con múltiples LLM y cambie de modelos rápidamente sin alterar las configuraciones existentes.

Gestión de integridad de datos

Maneje prompts y datos de tokens de manera efectiva para un rendimiento óptimo y una experiencia de usuario.

Flujo de trabajo de desarrollo mejorado por IA

Utiliza herramientas de IA para generar rápidamente andamiaje de backend y estrategias de integración.

¿Listo para lanzar tu aplicación de interfaz LLM?

Deja que el agente de IA de Back4app construya el backend de tu interfaz LLM y genere capacidades de gestión de prompts y seguimiento de tokens a partir de un prompt.

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Gratis para comenzar — 50 prompts de Agente de IA/mes, no se requiere tarjeta de crédito

Stack técnico

Todo incluido en esta plantilla de backend de interfaz LLM.

Frontend
13+ tecnologías
Backend
Back4app
Base de datos
MongoDB
Autenticación
Autenticación y sesiones integradas
API
REST y GraphQL
Tiempo real
Live Queries

Diagrama ER

Modelo de relación de entidades para el esquema backend de la interfaz LLM.

Ver fuente del diagrama
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
    }

Flujo de Integración

Flujo de ejecución típico para la autenticación, gestión de prompts, seguimiento de tokens e interacciones con el modelo.

Ver fuente del diagrama
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

Diccionario de Datos

Referencia completa a nivel de campo para cada clase en el esquema de la interfaz LLM.

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

7 campos en User

Seguridad y Permisos

Cómo las estrategias de ACL y CLP protegen a los usuarios, prompts, tokens e integraciones.

Controles del perfil de usuario

Solo el usuario puede actualizar o eliminar su perfil; otros no pueden modificar el contenido del usuario.

Integridad de prompts y tokens

Solo el propietario puede crear o eliminar sus prompts y tokens. Utiliza Cloud Code para validación.

Acceso de lectura limitado

Restringir las lecturas de mensajes y tokens a los usuarios relevantes (por ejemplo, los usuarios ven sus propios mensajes y estadísticas de tokens).

Esquema (JSON)

Definición de esquema JSON en bruto lista para copiar en Back4app o usar como referencia de implementación.

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
        }
      }
    }
  ]
}

Construir con el Agente AI

Utiliza el Agente AI de Back4app para construir una aplicación LLM funcional a partir de esta plantilla, cubriendo el frontend, backend, autenticación y flujos de mensajes y tokens.

Agente AI de Back4app
Listo para construir
Crea un backend de interfaz LLM en Back4app con este esquema y comportamiento exactos.

Esquema:
1. Usuario (usar Back4app incorporado): nombre de usuario, correo electrónico, contraseña; objectId, createdAt, updatedAt (sistema).
2. Aviso: contenido (Cadena, requerido), metadatos (Objeto, opcional); objectId, createdAt, updatedAt (sistema).
3. Token: usageCount (Número, requerido), timestamp (Fecha, requerido); objectId, createdAt, updatedAt (sistema).
4. Integración: modelo (Cadena, requerido), configuraciones (Objeto, opcional); objectId, createdAt, updatedAt (sistema).

Seguridad:
- Solo el usuario puede actualizar/eliminar su perfil. Solo el propietario puede crear/eliminar sus avisos y tokens. Usa Cloud Code para la validación.

Autenticación:
- Registro, inicio de sesión, cierre de sesión.

Comportamiento:
- Listar avisos, rastrear uso de tokens, gestionar integraciones.

Entrega:
- App de Back4app con esquema, ACLs, CLPs; frontend para perfiles de usuario, avisos, tokens e integraciones.

Presiona el botón abajo para abrir el Agente con este mensaje de plantilla pre-llenado.

Este es el aviso base sin un sufijo de tecnología. Puedes adaptar el stack frontend generado después.

Desplegar en minutos50 avisos gratis / mesNo se requiere tarjeta de crédito

API Playground

Prueba REST y GraphQL endpoints contra el esquema de interfaz LLM. Las respuestas utilizan datos simulados y no requieren una cuenta de Back4app.

Cargando el área de pruebas…

Utiliza el mismo esquema que esta plantilla.

Elige tu tecnología

Expande cada tarjeta para los pasos de integración, patrones de estado, ejemplos de modelo de datos y notas sin conexión.

Interfaz de backend LLM Flutter

Interfaz de backend LLM React

Interfaz de backend LLM React Nativo

Interfaz de backend LLM Next.js

Interfaz de backend LLM JavaScript

Interfaz de backend LLM Android

Interfaz de backend LLM iOS

Interfaz de backend LLM Vue

Interfaz de backend LLM Angular

Interfaz de backend LLM GraphQL

Interfaz de backend LLM REST API

Interfaz de backend LLM PHP

Interfaz de backend LLM .NET

Lo que obtienes con cada tecnología

Cada stack utiliza el mismo esquema de backend de la interfaz LLM y contratos de API.

Gestión de prompts preconstruida para interfaz llm

Gestiona y personaliza fácilmente los prompts para tus interacciones con LLM.

Seguimiento del uso de tokens para interfaz llm

Monitorea y analiza el consumo de tokens para optimizar el rendimiento.

Integración de modelo sin fisuras para interfaz llm

Conéctate con varios modelos LLM para mejorar tu aplicación.

REST/GraphQL APIs para interfaz llm

Accede a tus datos y funcionalidades a través de APIs flexibles.

Esquema extensible para interfaz llm

Adapta y expande el esquema para ajustarlo a tus necesidades específicas.

Registro de interacciones en tiempo real para interfaz llm

Rastrea interacciones en tiempo real para mejorar la experiencia del usuario.

Comparación de Marcos de Interfaz Llm

Evalúa la velocidad de configuración, estilos de SDK y capacidades de IA en todas las tecnologías soportadas.

MarcoTiempo de configuraciónBeneficio de la interfaz LlmTipo de SDKSoporte de IA
Flutter
Aproximadamente 5 minutosBase de código única para la interfaz llm en móvil y web.Typed SDKCompleto
React
Menos de 5 minutosTablero web rápido para interfaz llm.Typed SDKCompleto
React Nativo
~3–7 minAplicación móvil multiplataforma para interfaz llm.Typed SDKCompleto
Next.js
Configuración rápida (5 min)Aplicación web renderizada en el servidor para interfaz llm.Typed SDKCompleto
JavaScript
Menos de 5 minIntegración web ligera para interfaz llm.Typed SDKCompleto
Android
Alrededor de 5 minAplicación nativa Android para interfaz llm.Typed SDKCompleto
iOS
Menos de 5 minutosAplicación nativa de iOS para interfaz llm.Typed SDKCompleto
Vue
~3–7 minInterfaz web de Reactive para interfaz llm.Typed SDKCompleto
Angular
Configuración rápida (5 min)Aplicación web empresarial para la interfaz llm.Typed SDKCompleto
GraphQL
~2 minAPI flexible de GraphQL para la interfaz llm.GraphQL APICompleto
REST API
Menos de 2 minIntegración de REST API para la interfaz llm.REST APICompleto
PHP
~3–5 minBackend de PHP del lado del servidor para la interfaz llm.REST APICompleto
.NET
~3–7 minBackend de .NET para la interfaz llm.Typed SDKCompleto

El tiempo de configuración indica la duración esperada desde la inicialización del proyecto hasta el primer aviso o consulta de token utilizando este esquema de plantilla.

Preguntas Frecuentes

Preguntas comunes sobre cómo construir un backend de interfaz LLM con esta plantilla.

¿Qué es un backend de interfaz LLM?
¿Qué incluye la plantilla de interfaz LLM?
¿Por qué usar Back4app para una aplicación de interfaz LLM?
¿Cómo ejecuto consultas para prompts y tokens con Flutter?
¿Cómo manejo los permisos en una interfaz LLM con Next.js?
¿Puede React almacenarse en caché prompts y tokens offline?
¿Cómo aseguro el acceso a documentos y modelos?
¿Cuál es el mejor enfoque para mostrar prompts y tokens en Android?
¿Cómo funciona el flujo de gestión de prompts de principio a fin?

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