Antarmuka LLM
Bangun dengan Agen AI
Backend Antarmuka LLM

Templat Antarmuka Model Bahasa Besar (LLM)
Antarmuka untuk Manajemen Prompt dan Pelacakan Token

Backend antarmuka LLM siap produksi di Back4app yang memungkinkan manajemen prompt dan pelacakan penggunaan token. Termasuk diagram ER, kamus data, skema JSON, taman bermain API, dan prompt AI Agent untuk bootstrap yang cepat.

Bangun dengan Agen AIPilih Teknologi Anda

Poin Penting

Template ini menawarkan antarmuka LLM yang mulus untuk mengelola prompt dan melacak penggunaan token, memungkinkan tim Anda fokus pada pengalaman pengguna dan kinerja.

  1. Kemampuan manajemen prompt — Struktur dan kelola prompt secara efisien, memastikan kinerja optimal.
  2. Pelacakan penggunaan token — Manfaatkan fitur pelacakan bawaan untuk memantau konsumsi token di berbagai model.
  3. Integrasi dengan berbagai model — Dengan mudah integrasikan berbagai model bahasa besar ke dalam aplikasi Anda.
  4. Pencarian waktu nyata — Terapkan Live Queries untuk pembaruan dinamis tentang penggunaan prompt dan statistik token.
  5. Adaptabilitas lintas platform — Layani klien mobile dan web melalui satu REST dan GraphQL API untuk semua interaksi.

Apa Itu Template Antarmuka LLM?

Back4app adalah backend-sebagai-layanan (BaaS) untuk pengiriman produk yang dipercepat. Template Antarmuka LLM adalah skema pra-bangun untuk mengelola prompt, penggunaan token, dan interaksi model. Hubungkan frontend pilihan Anda (React, Flutter, Next.js, dll.) dan percepat proses pengembangan Anda.

Terbaik untuk:

Aplikasi antarmuka LLMSistem manajemen promptSolusi pelacakan tokenAplikasi yang didorong oleh AIPeluncuran MVPTim yang mencari BaaS untuk pengembangan cepat

Ikhtisar

Antarmuka LLM yang efektif membutuhkan manajemen prompt yang kuat, pelacakan token, dan integrasi yang mulus dengan banyak model.

Template ini menggambarkan model Pengguna, Prompt, Token, dan Integrasi dengan fitur pelacakan dan manajemen bawaan agar tim dapat menerapkan antarmuka LLM Swift secara efisien.

Fitur Utama Antarmuka LLM

Setiap kartu teknologi di hub ini memanfaatkan skema backend antarmuka LLM yang sama dengan model Pengguna, Prompt, Token, dan Integrasi.

Manajemen pengguna

Kelas pengguna mengelola nama pengguna, email, kata sandi, dan peran.

Manajemen perintah

Kelas perintah menyimpan konten, metadata, dan riwayat penggunaan.

Pelacakan token

Kelas token memantau statistik penggunaan dan jumlahnya.

Integrasi model

Kelas integrasi membangun koneksi dengan berbagai LLM.

Mengapa Membangun Backend Antarmuka LLM Anda dengan Back4app?

Back4app menyediakan infrastruktur untuk manajemen prompt dan pelacakan token, membebaskan tim Anda untuk fokus pada keterlibatan pengguna dan kinerja model.

  • •Manajemen prompt dan token: Manfaatkan kelas terstruktur untuk prompt dan token guna mempermudah manajemen.
  • •Fitur pelacakan bawaan: Pantau penggunaan token dengan mudah dan dapatkan wawasan tentang kinerja model.
  • •Kemampuan waktu nyata: Gunakan Live Queries untuk pembaruan prompt sementara REST dan API GraphQL tersedia untuk akses menyeluruh.

Kembangkan dan iterasikan fitur antarmuka LLM Anda dengan cepat dengan satu solusi backend di semua platform.

Manfaat Utama

Antarmuka backend LLM yang memungkinkan iterasi cepat tanpa mengorbankan keamanan atau efisiensi.

Integrasi LLM cepat

Mulai dari prompt yang telah ada dan skema pelacakan token daripada membangun dari awal.

Sistem pelacakan yang kokoh

Gunakan fitur pelacakan bawaan untuk memantau penggunaan prompt dan mengoptimalkan kinerja model.

Pengendalian akses yang komprehensif

Kelola akses pengguna ke prompt dan token dengan pengaturan izin lanjutan.

Integrasi model yang dapat diskalakan

Sambungkan dengan beberapa LLM dan tukar model dengan cepat tanpa mengubah pengaturan yang ada.

Manajemen integritas data

Tangani prompt dan data token secara efektif untuk kinerja optimal dan pengalaman pengguna.

Alur kerja pengembangan yang ditingkatkan AI

Gunakan alat AI untuk menghasilkan kerangka backend dan strategi integrasi dengan cepat.

Siap untuk meluncurkan aplikasi antarmuka LLM Anda?

Biarkan Agen AI Back4app membangun backend antarmuka LLM Anda dan menghasilkan manajemen prompt serta pelacakan token dari satu prompt.

Bangun dengan Agen AICoba API Playground

Gratis untuk memulai — 50 prompt Agen AI/bulan, tanpa kartu kredit diperlukan

Tumpukan Teknis

Semua yang termasuk dalam template backend antarmuka LLM ini.

Frontend
13+ teknologi
Backend
Back4app
Database
MongoDB
Auth
Auth bawaan + sesi
API
REST dan GraphQL
Waktu nyata
Live Queries

Diagram ER

Model hubungan entitas untuk skema backend antarmuka LLM.

Lihat sumber diagram
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
    }

Alur Integrasi

Alur runtime khas untuk otentikasi, manajemen prompt, pelacakan token, dan interaksi model.

Lihat sumber diagram
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

Kamus Data

Referensi tingkat bidang lengkap untuk setiap kelas dalam skema antarmuka LLM.

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

7 bidang di User

Keamanan dan Izin

Bagaimana strategi ACL dan CLP mengamankan pengguna, prompt, token, dan integrasi.

Kontrol profil yang dimiliki pengguna

Hanya pengguna yang dapat memperbarui atau menghapus profil mereka; orang lain tidak dapat memodifikasi konten pengguna.

Integritas prompt dan token

Hanya pemilik yang dapat membuat atau menghapus prompt dan token mereka. Gunakan Cloud Code untuk validasi.

Akses baca terarah

Batasi pembacaan prompt dan token hanya untuk pengguna yang relevan (misalnya, pengguna melihat prompt dan statistik token mereka sendiri).

Skema (JSON)

Definisi skema JSON mentah siap untuk disalin ke Back4app atau digunakan sebagai referensi implementasi.

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
        }
      }
    }
  ]
}

Bangun dengan AI Agent

Utilisasikan Back4app AI Agent untuk membangun aplikasi LLM fungsional dari template ini, mencakup frontend, backend, autentikasi, serta alur prompt dan token.

Back4app AI Agent
Siap untuk dibangun
Buat backend antarmuka LLM di Back4app dengan skema dan perilaku yang tepat ini.

Skema:
1. Pengguna (gunakan bawaan Back4app): nama pengguna, email, kata sandi; objectId, createdAt, updatedAt (sistem).
2. Prompt: konten (String, wajib), metadata (Objek, opsional); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).
3. Token: penggunaanCount (Angka, wajib), timestamp (Tanggal, wajib); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).
4. Integrasi: model (String, wajib), pengaturan (Objek, opsional); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).

Keamanan:
- Hanya pengguna yang dapat memperbarui/menghapus profil mereka. Hanya pemilik yang dapat membuat/menghapus prompt dan token mereka. Gunakan Cloud Code untuk validasi.

Auth:
- Daftar, masuk, keluar.

Perilaku:
- Daftar prompt, lacak penggunaan token, kelola integrasi.

Kirim:
- Aplikasi Back4app dengan skema, ACL, CLP; frontend untuk profil pengguna, prompt, token, dan integrasi.

Tekan tombol di bawah ini untuk membuka Agent dengan prompt template ini yang sudah diisi sebelumnya.

Ini adalah prompt dasar tanpa akhiran teknologi. Anda dapat menyesuaikan tumpukan frontend yang dihasilkan setelahnya.

Terapkan dalam hitungan menit50 prompt gratis / bulanTidak perlu kartu kredit

API Playground

Uji REST dan endpoint GraphQL terhadap skema antarmuka LLM. Respons menggunakan data tiruan dan tidak memerlukan akun Back4app.

Memuat playground…

Menggunakan skema yang sama dengan templat ini.

Pilih Teknologi Anda

Perluas setiap kartu untuk langkah-langkah integrasi, pola status, contoh model data, dan catatan offline.

Flutter LLM Antarmuka Backend

React LLM Antarmuka Backend

React Native LLM Antarmuka Backend

Next.js LLM Antarmuka Backend

JavaScript LLM Antarmuka Backend

Android LLM Antarmuka Backend

iOS LLM Antarmuka Backend

Vue LLM Antarmuka Backend

Angular LLM Antarmuka Backend

GraphQL LLM Antarmuka Backend

REST API LLM Antarmuka Backend

PHP LLM Antarmuka Backend

.NET LLM Antarmuka Backend

Apa yang Anda Dapatkan dengan Setiap Teknologi

Setiap stack menggunakan skema backend antarmuka LLM dan kontrak API yang sama.

Manajemen prompt yang sudah dibangun untuk antarmuka llm

Kelola dan sesuaikan prompt untuk interaksi LLM Anda dengan mudah.

Pelacakan penggunaan token untuk antarmuka llm

Pantau dan analisis konsumsi token untuk mengoptimalkan kinerja.

Integrasi model yang mulus untuk antarmuka llm

Terhubung dengan berbagai model LLM untuk meningkatkan aplikasi Anda.

API REST/GraphQL untuk antarmuka llm

Akses data dan fungsionalitas Anda melalui API yang fleksibel.

Skema yang dapat diperluas untuk antarmuka llm

Sesuaikan dan luaskan skema agar sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.

Pencatatan interaksi waktu nyata untuk antarmuka llm

Lacak interaksi secara real-time untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Perbandingan Kerangka Antarmuka Llm

Evaluasi kecepatan pengaturan, gaya SDK, dan kemampuan AI di semua teknologi yang didukung.

KerangkaWaktu PengaturanManfaat Antarmuka LlmTipe SDKDukungan AI
Flutter
Sekitar 5 menitBasis kode tunggal untuk antarmuka llm di mobile dan web.Typed SDKLengkap
React
Di bawah 5 menitDasbor web cepat untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
React Native
~3–7 menitAplikasi seluler lintas platform untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
Next.js
Pengaturan cepat (5 menit)Aplikasi web yang dirender di server untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
JavaScript
Kurang dari 5 menitIntegrasi web ringan untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
Android
Sekitar 5 menitAplikasi Android asli untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
iOS
Di bawah 5 menitAplikasi iOS asli untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
Vue
~3–7 menitAntarmuka web Reactif untuk llm.Typed SDKLengkap
Angular
Pengaturan cepat (5 menit)Aplikasi web enterprise untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap
GraphQL
~2 menitAPI GraphQL yang Fleksibel untuk antarmuka llm.GraphQL APILengkap
REST API
Kurang dari 2 menitIntegrasi REST API untuk antarmuka llm.REST APILengkap
PHP
~3–5 menitBackend PHP sisi server untuk antarmuka llm.REST APILengkap
.NET
~3–7 menitBackend .NET untuk antarmuka llm.Typed SDKLengkap

Waktu pengaturan menunjukkan durasi yang diharapkan dari inisialisasi proyek hingga permintaan pertama atau kueri token menggunakan skema template ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Pertanyaan umum tentang membangun backend antarmuka LLM dengan template ini.

Apa itu backend antarmuka LLM?
Apa yang termasuk dalam template Antarmuka LLM?
Mengapa menggunakan Back4app untuk aplikasi antarmuka LLM?
Bagaimana cara menjalankan kueri untuk prompt dan token dengan Flutter?
Bagaimana cara saya menangani izin dalam antarmuka LLM dengan Next.js?
Apakah React Native dapat menyimpan prompt dan token secara offline?
Bagaimana cara saya mengamankan akses dokumen dan model?
Apa pendekatan terbaik untuk menampilkan prompt dan token di Android?
Bagaimana alur manajemen prompt bekerja dari awal hingga akhir?

Dipercaya oleh pengembang di seluruh dunia

Bergabunglah dengan tim yang mempercepat pengembangan antarmuka LLM mereka dengan template Back4app

G2 Users Love Us Badge

Siap untuk Membangun Aplikasi Antarmuka LLM Anda?

Mulai proyek antarmuka LLM Anda dengan lancar. Tidak perlu kartu kredit.

Pilih Teknologi