Modèle backend de la plateforme de chat IA générative
Stockage de contexte pour les sessions utilisateur

Principaux enseignements

Aperçu

Un produit de chat IA générative nécessite des interactions multi-persona, un stockage de contexte et des capacités de messagerie en temps réel.

Ce modèle définit Utilisateur, Message, Session et Contexte avec des fonctionnalités de stockage et des contrôles d'accès pour permettre aux équipes de mettre en œuvre rapidement des fonctionnalités conversationnelles.

Pourquoi construire votre plateforme de chat AI génératif avec Back4app ?

Back4app fournit des primitives de message de chat, de session utilisateur et de contexte afin que votre équipe puisse se concentrer sur l'engagement des utilisateurs et l'innovation sans se soucier de l'infrastructure.

• •Capacités de messagerie instantanée: Intégrez la classe de message avec les utilisateurs pour des flux de conversation efficaces.
• •Fonctionnalités de stockage contextuel: Gérez les données de session et maintenez le contexte pour une expérience utilisateur améliorée.
• •Flexibilité en temps réel + API: Utilisez Live Queries pour les mises à jour de messagerie instantanée tout en gardant REST et GraphQL accessibles pour tous les clients.

Construisez et améliorez rapidement les fonctionnalités de la plateforme de chat avec un seul contrat backend sur toutes les plateformes.

Avantages principaux

Un backend de chat AI génératif qui vous aide à construire et à itérer rapidement sans sacrifier l'expérience utilisateur.

Stack technique

Tout inclus dans ce modèle de backend de chat génératif AI.

Diagramme ER

Modèle de relation d'entité pour le schéma de la plateforme de chat AI génératif.

erDiagram
    User ||--o{ ChatSession : "participants"
    User ||--o{ Message : "sender"
    ChatSession ||--o{ Message : "session"
    ChatSession ||--o{ Context : "context"

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

    ChatSession {
        String objectId PK
        Array<Pointer<User>> participants
        Pointer<Context> context FK
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Message {
        String objectId PK
        String content
        Pointer sender FK
        Pointer<ChatSession> session FK
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Context {
        String objectId PK
        String data
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

Flux d'intégration

Flux d'exécution typique pour l'authentification des utilisateurs, l'envoi de messages et la récupération de contexte.

sequenceDiagram
  participant User
  participant App as Generative AI Chat Platform App
  participant Back4app as Back4app Cloud

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

  User->>App: Start chat session
  App->>Back4app: POST /classes/ChatSession
  Back4app-->>App: New chat session details

  User->>App: Send message
  App->>Back4app: POST /classes/Message
  Back4app-->>App: Confirmation of message sent

  User->>App: Fetch messages
  App->>Back4app: GET /classes/Message?session=<sessionId>
  Back4app-->>App: Message history

Dictionnaire de données

Référence complète au niveau des champs pour chaque classe dans le schéma de chat IA génératif.

Sécurité et autorisations

Comment les stratégies ACL et CLP sécurisent les utilisateurs, les messages, les sessions et les données de contexte.

Schéma (JSON)

Définition de schéma JSON brute prête à être copiée dans Back4app ou à utiliser comme référence d'implémentation.

{
  "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": "ChatSession",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "participants": {
          "type": "Array",
          "required": true
        },
        "context": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "Context"
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Message",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "content": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "sender": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "session": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ChatSession"
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Context",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "data": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    }
  ]
}

API Playground

Essayez les points de terminaison REST et GraphQL contre le schéma de chat IA génératif. Les réponses utilisent des données fictives et ne nécessitent pas de compte Back4app.

Utilise le même schéma que ce modèle.

Ce que vous obtenez avec chaque technologie

Chaque stack utilise le même schéma de plateforme de chat IA génératif et les contrats API.

Questions Fréquemment Posées

Questions courantes sur la création d'un backend de chat AI génératif avec ce modèle.