Backend Interfaccia LLM

Modello di Interfaccia per Modelli di Linguaggio Esteso (LLM)
Interfaccia per la Gestione dei Prompt e Monitoraggio dei Token

Q: Cos'è un backend dell'interfaccia LLM?

Un backend dell'interfaccia LLM è uno schema e un'API di BaaS progettati per gestire i prompt e monitorare l'uso dei token senza interruzioni.

Q: Cosa include il template dell'interfaccia LLM?

Include Utente (nome utente, email, password), Prompt (contenuto, metadata), Token (usoConteggio, timestamp) e Integrazione (modello, impostazioni), insieme a diagramma ER, playground API e prompt di Agente AI.

Q: Perché utilizzare Back4app per un'app dell'interfaccia LLM?

Back4app offre database gestiti, autenticazione, query in tempo reale e supporto per schemi flessibili, consentendo una rapida distribuzione delle soluzioni per la gestione dei prompt e il monitoraggio dei token.

Q: Come posso eseguire query per prompt e token con Flutter?

Utilizza le classi Prompt e Token per interrogare e visualizzare contenuti e statistiche di utilizzo, sfruttando il SDK di Back4app.

Q: Come gestisco le autorizzazioni in un'interfaccia LLM con Next.js?

Utilizza Server Actions per creare un oggetto Parse per il Prompt con puntatori e autorizzazioni degli utenti, validati opzionalmente nel Cloud Code.

Q: Può React memorizzare nella cache i prompt e i token offline?

Sì. Abilita il Local Datastore e fissa i risultati in modo che gli utenti possano accedere a prompt e token precedentemente caricati senza accesso a Internet.

Q: Come posso proteggere l'accesso ai documenti e ai modelli?

Utilizza il Cloud Code beforeSave per Prompt e Integrazione per applicare controlli di autorizzazione e rifiutare l'accesso non autorizzato.

Q: Qual è il modo migliore per visualizzare prompt e token su Android?

Interroga le classi Prompt e Token per mostrare contenuti e statistiche di utilizzo, utilizzando il SDK di Back4app per la manipolazione dei dati.

Q: Come funziona il flusso di gestione dei prompt end-to-end?

Gli utenti possono creare e gestire prompt, e il sistema si aggiorna in tempo reale utilizzando Live Queries per le modifiche ai prompt e il tracciamento dei token associati.

Un backend di interfaccia LLM pronto per la produzione su Back4app che consente la gestione dei prompt e il monitoraggio dell'uso dei token. Include diagramma ER, dizionario dei dati, schema JSON, playground API, e un prompt Agente AI per un rapido avvio.

Costruire con AI Agent Scegli la tua tecnologia

Punti chiave

Questo modello offre un'interfaccia LLM senza soluzione di continuità per gestire i prompt e monitorare l'utilizzo dei token, consentendo al tuo team di concentrarsi sull'esperienza dell'utente e sulle prestazioni.

Capacità di gestione dei prompt — Struttura e gestisci i prompt in modo efficiente, garantendo prestazioni ottimali.
Tracciamento dell'utilizzo dei token — Utilizza le funzionalità di tracciamento integrate per monitorare il consumo di token attraverso diversi modelli.
Integrazione con più modelli — Integra facilmente vari modelli di linguaggio di grandi dimensioni nella tua applicazione.
Richiesta in tempo reale — Implementa Live Queries per aggiornamenti dinamici sull'uso dei prompt e sulle statistiche dei token.
Compatibilità multipiattaforma — Servi client mobili e web tramite una singola API REST e GraphQL per tutte le interazioni.

Che cos'è il modello di interfaccia LLM?

Back4app è un backend-as-a-service (BaaS) per la consegna accelerata dei prodotti. Il modello di interfaccia LLM è uno schema predefinito per gestire i prompt, l'uso dei token e le interazioni con i modelli. Collega il tuo frontend preferito (React, Flutter, Next.js, ecc.) e accelera il tuo processo di sviluppo.

Ottimale per:

Applicazioni di interfaccia LLMSistemi di gestione dei promptSoluzioni di tracciamento dei tokenApplicazioni basate sull'IALanci di MVPTeam che cercano BaaS per uno sviluppo rapido

Panoramica

Un'interfaccia LLM efficace richiede una robusta gestione dei prompt, tracciamento dei token e integrazione senza soluzione di continuità con più modelli.

Questo modello delinea i modelli Utente, Prompt, Token e Integrazione con caratteristiche di tracciamento e gestione integrate in modo che i team possano implementare interfacce LLM Swiftly.

Funzionalità principali dell'interfaccia LLM

Ciascuna scheda tecnologica in questo hub utilizza lo stesso schema di backend dell'interfaccia LLM con modelli User, Prompt, Token e Integration.

Gestione utenti

La classe utente gestisce nomi utente, email, password e ruoli.

Gestione richieste

La classe richiesta memorizza contenuti, metadati e cronologia degli utilizzi.

Tracciamento dei token

La classe Token monitora statistiche di utilizzo e conteggi.

Integrazioni di modelli

La classe di integrazione stabilisce connessioni con vari LLM.

Perché costruire il tuo backend dell'interfaccia LLM con Back4app?

Back4app fornisce l'infrastruttura per la gestione dei prompt e il tracciamento dei token, liberando il tuo team per concentrarsi sul coinvolgimento degli utenti e sulle prestazioni del modello.

•Gestione di prompt e token: Utilizza classi strutturate per i prompt e i token per semplificare la gestione.
•Funzionalità di tracciamento integrate: Monitora l'uso dei token senza sforzo e ottieni informazioni sulle prestazioni del modello.
•Capacità in tempo reale: Utilizza Live Queries per aggiornamenti dei prompt mentre le API REST e GraphQL sono disponibili per un accesso completo.

Sviluppa e iterare rapidamente sulle funzionalità della tua interfaccia LLM con una soluzione backend su tutte le piattaforme.

Vantaggi principali

Un backend dell'interfaccia LLM che consente iterazioni rapide senza compromettere la sicurezza o l'efficienza.

Integrazione LLM veloce

Parti da un prompt stabilito e da uno schema di tracciamento dei token invece di costruire da zero.

Sistema di tracciamento robusto

Utilizza le funzionalità di tracciamento integrate per monitorare l'utilizzo dei prompt e ottimizzare le prestazioni del modello.

Controllo degli accessi completo

Gestisci l'accesso degli utenti a prompt e token con impostazioni avanzate di autorizzazione.

Integrazione del modello scalabile

Collegati con più LLM e scambia i modelli rapidamente senza alterare le configurazioni esistenti.

Gestione dell'integrità dei dati

Gestisci prompt e dati dei token in modo efficace per ottimizzare le prestazioni e l'esperienza utente.

Flusso di lavoro di sviluppo potenziato dall'IA

Utilizza strumenti di IA per generare rapidamente impalcature di backend e strategie di integrazione.

Pronto a lanciare la tua app per interfaccia LLM?

Lascia che l'agente AI di Back4app costruisca il tuo backend per l'interfaccia LLM e generi capacità di gestione dei prompt e tracciamento dei token da un solo prompt.

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Gratis per iniziare — 50 prompt per agenti IA/mese, senza carta di credito necessaria

Stack Tecnico

Tutto incluso in questo modello di backend dell'interfaccia LLM.

Frontend

13+ tecnologie

Backend

Back4app

Database

MongoDB

Auth

Autenticazione integrata + sessioni

API

REST e GraphQL

In tempo reale

Live Queries

Diagramma ER

Modello di relazione tra entità per lo schema backend dell'interfaccia LLM.

Diagramma ER

Visualizza origine del diagramma

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
    }

Flusso di integrazione

Flusso di esecuzione tipico per autenticazione, gestione dei prompt, tracciamento dei token e interazioni con il modello.

Diagramma ER

Visualizza origine del diagramma

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

Dizionario dei dati

Riferimento completo a livello di campo per ogni classe nello schema dell'interfaccia LLM.

Campo	Tipo	Descrizione	Obbligatorio
objectId	String	Auto-generated unique identifier	Automatico
username	String	User login name
email	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	Automatico
updatedAt	Date	Auto-generated last-update timestamp	Automatico

7 campi in User

Sicurezza e permessi

Come le strategie ACL e CLP proteggono utenti, prompt, token e integrazioni.

Controlli del profilo di proprietà dell'utente

Solo l'utente può aggiornare o eliminare il proprio profilo; altri non possono modificare il contenuto dell'utente.

Integrità di prompt e token

Solo il proprietario può creare o eliminare i propri prompt e token. Utilizzare il Cloud Code per la convalida.

Accesso in lettura limitato

Limita la lettura di prompt e token agli utenti pertinenti (ad es., gli utenti vedono i propri prompt e le statistiche dei token).

Schema (JSON)

Definizione dello schema JSON pronta per essere copiata in Back4app o utilizzata come riferimento per l'implementazione.

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
        }
      }
    }
  ]
}

Costruisci con AI Agent

Utilizza l'AI Agent di Back4app per costruire un'app LLM funzionale da questo template, coprendo frontend, backend, autenticazione e flussi di prompt e token.

AI Agent di Back4app

Pronto per costruire

Crea un backend per l'interfaccia LLM su Back4app con questo schema e comportamento esatto.

Schema:
1. Utente (usa le funzionalità integrate di Back4app): nome utente, email, password; objectId, createdAt, updatedAt (sistema).
2. Prompt: contenuto (Stringa, richiesto), metadati (Oggetto, facoltativo); objectId, createdAt, updatedAt (sistema).
3. Token: usageCount (Numero, richiesto), timestamp (Data, richiesto); objectId, createdAt, updatedAt (sistema).
4. Integrazione: modello (Stringa, richiesto), impostazioni (Oggetto, facoltativo); objectId, createdAt, updatedAt (sistema).

Sicurezza:
- Solo l'utente può aggiornare/eliminare il proprio profilo. Solo il proprietario può creare/eliminare i propri prompt e token. Usa il Cloud Code per la validazione.

Auth:
- Registrazione, accesso, disconnessione.

Comportamento:
- Elenca i prompt, traccia l'uso dei token, gestisci le integrazioni.

Consegna:
- App Back4app con schema, ACL, CLP; frontend per profili utente, prompt, token e integrazioni.

Premi il pulsante qui sotto per aprire l'Agent con questo prompt del template precompilato.

Questo è il prompt di base senza un suffisso tecnologico. Puoi adattare lo stack frontend generato in seguito.

Distribuisci in pochi minuti50 prompt gratuiti / meseNessuna carta di credito richiesta

API Playground

Testa gli endpoint REST e GraphQL contro lo schema dell'interfaccia LLM. Le risposte utilizzano dati fittizi e non richiedono un account Back4app.

Caricamento dell'area di lavoro…

Utilizza lo stesso schema di questo modello.

Scegli la tua tecnologia

Espandi ogni scheda per passaggi di integrazione, schemi di stato, esempi di modelli di dati e note offline.

Cosa Ottieni con Ogni Tecnologia

Ogni stack utilizza lo stesso schema di backend dell'interfaccia LLM e contratti API.

Gestione dei prompt predefiniti per interfaccia llm

Gestisci e personalizza facilmente i prompt per le tue interazioni LLM.

Monitoraggio dell'uso dei token per interfaccia llm

Monitora e analizza il consumo di token per ottimizzare le prestazioni.

Integrazione del modello senza soluzione di continuità per interfaccia llm

Collegati a vari modelli LLM per migliorare la tua applicazione.

REST/GraphQL API per interfaccia llm

Accedi ai tuoi dati e funzionalità tramite API flessibili.

Schema estensibile per interfaccia llm

Adatta ed espandi lo schema per soddisfare le tue esigenze specifiche.

Registrazione delle interazioni in tempo reale per interfaccia llm

Monitora le interazioni in tempo reale per migliorare l'esperienza utente.

Confronto Framework Llm Interface

Valuta la velocità di configurazione, gli stili SDK e le capacità AI tra tutte le tecnologie supportate.

Framework	Tempo di Configurazione	Vantaggio dell'interfaccia Llm	Tipo di SDK	Supporto AI
Flutter	Circa 5 min	Codice sorgente unico per l'interfaccia llm su mobile e web.	Typed SDK	Completo
React	Meno di 5 minuti	Dashboard web veloce per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
React Nativo	~3–7 min	App mobile multipiattaforma per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
Next.js	Setup rapido (5 min)	App web renderizzata dal server per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
JavaScript	Meno di 5 min	Integrazione web leggera per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
Android	Circa 5 min	App nativa Android per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
iOS	Meno di 5 minuti	App nativa iOS per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
Vue	~3–7 min	Interfaccia web Reactive per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
Angular	Impostazione rapida (5 min)	Applicazione web enterprise per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo
GraphQL	~2 min	API flessibile GraphQL per interfaccia llm.	GraphQL API	Completo
REST API	Meno di 2 min	Integrazione REST API per interfaccia llm.	REST API	Completo
PHP	~3–5 min	Backend PHP lato server per interfaccia llm.	REST API	Completo
.NET	~3–7 min	Backend .NET per interfaccia llm.	Typed SDK	Completo

Il tempo di configurazione indica la durata prevista dall'inizializzazione del progetto al primo prompt o alla prima query di token utilizzando questo schema di modello.

Domande Frequenti

Domande comuni riguardo alla creazione di un'interfaccia LLM backend con questo modello.

Cos'è un backend dell'interfaccia LLM?

Cosa include il template dell'interfaccia LLM?

Perché utilizzare Back4app per un'app dell'interfaccia LLM?

Come posso eseguire query per prompt e token con Flutter?

Come gestisco le autorizzazioni in un'interfaccia LLM con Next.js?

Può React memorizzare nella cache i prompt e i token offline?

Come posso proteggere l'accesso ai documenti e ai modelli?

Qual è il modo migliore per visualizzare prompt e token su Android?

Come funziona il flusso di gestione dei prompt end-to-end?

Fidato da sviluppatori in tutto il mondo

Unisciti ai team che accelerano lo sviluppo della loro interfaccia llm con i modelli Back4app

Pronto a costruire la tua app per l'interfaccia LLM?

Inizia il tuo progetto per l'interfaccia LLM senza problemi. Nessuna carta di credito richiesta.

Scegli la tecnologia

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Punti chiave

Che cos'è il modello di interfaccia LLM?

Panoramica

Funzionalità principali dell'interfaccia LLM

Gestione utenti

Gestione richieste

Tracciamento dei token

Integrazioni di modelli

Perché costruire il tuo backend dell'interfaccia LLM con Back4app?

Vantaggi principali

Integrazione LLM veloce

Sistema di tracciamento robusto

Controllo degli accessi completo

Integrazione del modello scalabile

Gestione dell'integrità dei dati

Flusso di lavoro di sviluppo potenziato dall'IA

Pronto a lanciare la tua app per interfaccia LLM?

Stack Tecnico

Diagramma ER

Flusso di integrazione

Dizionario dei dati

Sicurezza e permessi

Controlli del profilo di proprietà dell'utente

Integrità di prompt e token

Accesso in lettura limitato

Schema (JSON)

Costruisci con AI Agent

API Playground

Scegli la tua tecnologia

Flutter Interfaccia LLM Backend

React Interfaccia LLM Backend

React Nativo Interfaccia LLM Backend

Next.js Interfaccia LLM Backend

JavaScript Interfaccia LLM Backend

Android Interfaccia LLM Backend

iOS Interfaccia LLM Backend

Vue Interfaccia LLM Backend

Angular Interfaccia LLM Backend

GraphQL Interfaccia LLM Backend

REST API Interfaccia LLM Backend

PHP Interfaccia LLM Backend

.NET Interfaccia LLM Backend

Cosa Ottieni con Ogni Tecnologia

Gestione dei prompt predefiniti per interfaccia llm

Monitoraggio dell'uso dei token per interfaccia llm

Integrazione del modello senza soluzione di continuità per interfaccia llm

REST/GraphQL API per interfaccia llm

Schema estensibile per interfaccia llm

Registrazione delle interazioni in tempo reale per interfaccia llm

Confronto Framework Llm Interface

Domande Frequenti

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