Modèle d'interface de grand modèle linguistique (LLM)
Interface pour la gestion des prompts et le suivi des jetons
Un backend d'interface LLM prêt pour la production sur Back4app permettant la gestion des prompts et le suivi de l'utilisation des jetons. Comprend un diagramme ER, un dictionnaire de données, un schéma JSON, un terrain de jeu API et un prompt Agent IA pour un démarrage rapide.
Principaux enseignements
Ce modèle délivre une interface LLM fluide pour gérer les prompts et suivre l'utilisation des tokens, permettant à votre équipe de se concentrer sur l'expérience utilisateur et la performance.
- Fonctionnalités de gestion des prompts — Structurez et gérez les prompts efficacement, en garantissant une performance optimale.
- Suivi de l'utilisation des tokens — Utilisez les fonctionnalités de suivi intégrées pour surveiller la consommation de tokens à travers différents modèles.
- Intégration avec plusieurs modèles — Intégrez facilement divers modèles de langage de grande taille dans votre application.
- Interrogation en temps réel — Implémentez Live Queries pour des mises à jour dynamiques sur l'utilisation des prompts et les statistiques de tokens.
- Adaptabilité multiplateforme — Servez des clients mobiles et web via une API REST et GraphQL unique pour toutes les interactions.
Qu'est-ce que le modèle d'interface LLM ?
Back4app est un backend en tant que service (BaaS) pour une livraison rapide de produits. Le modèle d'interface LLM est un schéma préconstruit pour gérer les prompts, l'utilisation des tokens et les interactions avec les modèles. Connectez votre frontend préféré (React, Flutter, Next.js, etc.) et accélérez votre processus de développement.
Meilleur pour :
Aperçu
Une interface LLM efficace nécessite une gestion robuste des invites, un suivi des jetons et une intégration transparente avec plusieurs modèles.
Ce modèle décrit les modèles Utilisateur, Invitation, Jeton et Intégration avec des fonctionnalités de suivi et de gestion intégrées afin que les équipes puissent mettre en œuvre des interfaces LLM Swiftment.
Fonctionnalités clés de l'interface LLM
Chaque carte technologique de ce hub utilise le même schéma d'interface backend LLM avec les modèles Utilisateur, Invite, Jeton et Intégration.
Gestion des utilisateurs
La classe utilisateur gère les noms d'utilisateur, les e-mails, les mots de passe et les rôles.
Gestion des invitations
La classe d'invitations stocke le contenu, les métadonnées et l'historique d'utilisation.
Suivi des jetons
La classe de jetons surveille les statistiques d'utilisation et les compte.
Intégrations de modèles
La classe d'intégration établit des connexions avec divers LLM.
Pourquoi construire votre backend d'interface LLM avec Back4app ?
Back4app fournit l'infrastructure pour la gestion des prompts et le suivi des tokens, libérant ainsi votre équipe pour se concentrer sur l'engagement des utilisateurs et la performance du modèle.
- •Gestion des prompts et des tokens: Utilisez des classes structurées pour les prompts et les tokens afin de rationaliser la gestion.
- •Fonctionnalités de suivi intégrées: Surveillez l'utilisation des tokens sans effort et obtenez des insights sur la performance du modèle.
- •Fonctionnalités en temps réel: Utilisez Live Queries pour les mises à jour des prompts tandis que les API REST et GraphQL sont disponibles pour un accès complet.
Développez et itérez rapidement sur les fonctionnalités de votre interface LLM avec une solution backend unique sur toutes les plateformes.
Avantages principaux
Une interface backend LLM qui permet des itérations rapides sans compromettre la sécurité ou l'efficacité.
Intégration rapide de LLM
Commencez par un schéma de suivi de prompt et de token établi plutôt que de construire à partir de zéro.
Système de suivi robuste
Utilisez des fonctionnalités de suivi intégrées pour surveiller l'utilisation des prompts et optimiser les performances du modèle.
Contrôle d'accès complet
Gérez l'accès des utilisateurs aux prompts et aux tokens avec des paramètres d'autorisation avancés.
Intégration de modèle évolutive
Connectez-vous à plusieurs LLM et changez de modèle rapidement sans modifier les configurations existantes.
Gestion de l'intégrité des données
Gérez efficacement les prompts et les données de tokens pour des performances optimales et une expérience utilisateur.
Flux de travail de développement amélioré par l'IA
Utilisez des outils d'IA pour générer rapidement l'échafaudage backend et les stratégies d'intégration.
Prêt à lancer votre application d'interface LLM ?
Laissez l'Agent IA de Back4app construire votre backend d'interface LLM et générer des capacités de gestion des invites et de suivi des jetons à partir d'une seule invite.
Gratuit pour commencer — 50 invites d'Agent IA/mois, aucune carte de crédit requise
Pile technique
Tout inclus dans ce modèle d'interface backend LLM.
Diagramme ER
Modèle de relation d'entité pour le schéma de backend de l'interface LLM.
Schéma détaillant les utilisateurs, les invites, l'utilisation des jetons et les intégrations de modèles.
Voir la source du diagramme
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
}
Flux d'intégration
Flux d'exécution typique pour l'authentification, la gestion des invites, le suivi des jetons et les interactions avec les modèles.
Voir la source du diagramme
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 objectIdDictionnaire de données
Référence complète au niveau des champs pour chaque classe dans le schéma d'interface LLM.
| Champ | Type | Description | Requis |
|---|---|---|---|
| objectId | String | Auto-generated unique identifier | Automatique |
| username | String | User login name | |
| String | User email address | ||
| password | String | Hashed password (write-only) | |
| role | String | Role of the user (e.g., admin, client) | |
| createdAt | Date | Auto-generated creation timestamp | Automatique |
| updatedAt | Date | Auto-generated last-update timestamp | Automatique |
7 champs dans User
Sécurité et permissions
Comment les stratégies ACL et CLP sécurisent les utilisateurs, les invites, les tokens et les intégrations.
Contrôles de profil appartenant à l'utilisateur
Seul l'utilisateur peut mettre à jour ou supprimer son profil ; les autres ne peuvent pas modifier le contenu de l'utilisateur.
Intégrité des invites et des tokens
Seul le propriétaire peut créer ou supprimer ses invites et tokens. Utiliser Cloud Code pour la validation.
Accès de lecture restreint
Restreindre les lectures de demande et de jetons aux utilisateurs concernés (par exemple, les utilisateurs voient leurs propres demandes et statistiques de jetons).
Schéma (JSON)
Définition du schéma JSON brute prête à être copiée dans Back4app ou utilisée 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": "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
}
}
}
]
}Construire avec l'agent IA
Utilisez l'agent IA Back4app pour construire une application LLM fonctionnelle à partir de ce modèle, couvrant le frontend, le backend, l'authentification et les flux de demandes et de jetons.
Créez un backend d'interface LLM sur Back4app avec ce schéma et ce comportement exacts. Schéma: 1. Utilisateur (utiliser le contenu intégré de Back4app) : nom d'utilisateur, email, mot de passe ; objectId, createdAt, updatedAt (système). 2. Invite : contenu (String, requis), métadonnées (Objet, facultatif) ; objectId, createdAt, updatedAt (système). 3. Jeton : usageCount (Number, requis), timestamp (Date, requis) ; objectId, createdAt, updatedAt (système). 4. Intégration : modèle (String, requis), paramètres (Objet, facultatif) ; objectId, createdAt, updatedAt (système). Sécurité : - Seul l'utilisateur peut mettre à jour/supprimer son profil. Seul le propriétaire peut créer/supprimer ses invites et jetons. Utilisez Cloud Code pour la validation. Auth : - Inscription, connexion, déconnexion. Comportement : - Lister les invites, suivre l'utilisation des jetons, gérer les intégrations. Livrer : - Back4app application avec schéma, ACLs, CLPs ; frontend pour profils utilisateurs, invites, jetons et intégrations.
Appuyez sur le bouton ci-dessous pour ouvrir l'agent avec ce modèle de demande pré-rempli.
Ceci est l'invite de base sans suffixe technologique. Vous pouvez adapter la pile frontend générée par la suite.
API Playground
Testez les points de terminaison REST et GraphQL contre le schéma d'interface LLM. Les réponses utilisent des données fictives et ne nécessitent pas de compte Back4app.
Utilise le même schéma que ce modèle.
Choisissez votre technologie
Développez chaque carte pour les étapes d'intégration, les modèles d'état, les exemples de modèles de données et les notes hors ligne.
Interface Backend LLM Flutter
Interface Backend LLM React
Interface Backend LLM React Natifs
Interface Backend LLM Next.js
Interface Backend LLM JavaScript
Interface Backend LLM Android
Interface Backend LLM iOS
Interface Backend LLM Vue
Interface Backend LLM Angular
Interface Backend LLM GraphQL
Interface Backend LLM REST API
Interface Backend LLM PHP
Interface Backend LLM .NET
Ce que vous obtenez avec chaque technologie
Chaque pile utilise le même schéma d'interface backend LLM et les contrats API.
Gestion de prompt préconstruite pour interface llm
Gérez et personnalisez facilement les prompts pour vos interactions LLM.
Suivi de l'utilisation des tokens pour interface llm
Surveillez et analysez la consommation de tokens pour optimiser les performances.
Intégration fluide du modèle pour interface llm
Connectez-vous à divers modèles LLM pour améliorer votre application.
REST/GraphQL APIs pour interface llm
Accédez à vos données et fonctionnalités via des API flexibles.
Schéma extensible pour interface llm
Adaptez et développez le schéma pour répondre à vos besoins spécifiques.
Journalisation des interactions en temps réel pour interface llm
Suivez les interactions en temps réel pour améliorer l'expérience utilisateur.
Comparaison du cadre de l'interface Llm
Évaluez la vitesse de configuration, les styles SDK et les capacités d'IA à travers toutes les technologies prises en charge.
| Cadre | Temps de configuration | Avantage de l'interface Llm | Type de SDK | Support AI |
|---|---|---|---|---|
| Environ 5 min | Base de code unique pour l'interface llm sur mobile et web. | Typed SDK | Complet | |
| Moins de 5 minutes | Tableau de bord web rapide pour l'interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| ~3–7 min | Application mobile multiplateforme pour l'interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| Configuration rapide (5 min) | Application web rendue par le serveur pour interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| Moins de 5 min | Intégration web légère pour interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| Environ 5 min | Application Android native pour interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| Moins de 5 minutes | Application iOS native pour l'interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| ~3–7 min | Interface web Reactive pour l'interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| Configuration rapide (5 min) | Application web d'entreprise pour l'interface llm. | Typed SDK | Complet | |
| ~2 min | API GraphQL flexible pour l'interface llm. | GraphQL API | Complet | |
| Moins de 2 min | Intégration REST API pour l'interface llm. | REST API | Complet | |
| ~3–5 min | Backend PHP côté serveur pour l'interface llm. | REST API | Complet | |
| ~3–7 min | Backend .NET pour l'interface llm. | Typed SDK | Complet |
Le temps de configuration indique la durée estimée depuis l'initialisation du projet jusqu'au premier prompt ou à la première requête de jeton utilisant ce schéma de modèle.
Questions Fréquemment Posées
Questions courantes sur la création d'une interface backend LLM avec ce modèle.
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