大規模言語モデル（LLM）インターフェーステンプレート
プロンプト管理とトークントラッキングのインターフェース
生産準備が整ったLLMインターフェースバックエンドがBack4appにあり、プロンプト管理とトークン使用量の追跡を可能にします。ER図、データ辞書、JSONスキーマ、APIプレイグラウンド、迅速なブートストラップのためのAIエージェントプロンプトを含みます。
主なポイント
このテンプレートは、プロンプトを管理し、トークン使用状況を追跡するためのシームレスなLLMインターフェースを提供し、チームがユーザー体験とパフォーマンスに集中できるようにします。
- プロンプト管理機能 — プロンプトを効率的に構造化および管理し、最適なパフォーマンスを確保します。
- トークン使用状況の追跡 — 異なるモデル間のトークン消費を監視するための組み込みの追跡機能を利用します。
- 複数モデルとの統合 — さまざまな大規模言語モデルをアプリケーションに簡単に統合できます。
- リアルタイムクエリ — プロンプト使用状況およびトークン統計の動的更新のために Live Queries を実装します。
- クロスプラットフォーム適応性 — すべてのインタラクションのために単一のRESTおよび GraphQL APIを介してモバイルおよびWebクライアントにサービスを提供します。
LLMインターフェーステンプレートとは？
Back4app は、加速された製品提供のためのバックエンド・アズ・ア・サービス（BaaS）です。LLMインターフェーステンプレートは、プロンプト、トークン使用状況、およびモデルインタラクションを管理するための事前構築されたスキーマです。あなたの好きなフロントエンド（React, Flutter, Next.js など）を接続し、開発プロセスを迅速化します。
最適です：
概要
効果的なLLMインターフェースには、堅牢なプロンプト管理、トークン追跡、及び複数のモデルとのシームレスな統合が必要です。
このテンプレートは、ユーザー、プロンプト、トークン、及び統合モデルを組み込んだ追跡と管理機能を搭載しており、チームはSwiftにLLMインターフェースを実装できます。
コアLLMインターフェース機能
このハブの各テクノロジーカードは、ユーザー、プロンプト、トークン、統合モデルを使用して、同じLLMインターフェースバックエンドスキーマを利用しています。
ユーザー管理
ユーザークラスはユーザー名、メールアドレス、パスワード、および役割を管理します。
プロンプト管理
プロンプトクラスはコンテンツ、メタデータ、および使用履歴を保存します。
トークントラッキング
トークンクラスは使用統計とカウントを監視します。
モデル統合
統合クラスはさまざまなLLMとの接続を確立します。
なぜBack4appであなたのLLMインターフェースバックエンドを構築するのか？
Back4appは、プロンプト管理とトークン追跡のためのインフラを提供し、あなたのチームがユーザーエンゲージメントとモデルのパフォーマンスに集中できるようにします。
- •プロンプトとトークン管理: プロンプトとトークンの管理を合理化するために、構造化されたクラスを活用します。
- •組み込みの追跡機能: トークンの使用状況を簡単に監視し、モデルのパフォーマンスに関する洞察を得ます。
- •リアルタイム機能: RESTおよびGraphQL APIが包括的なアクセスのために利用できる間に、プロンプトの更新にLive Queriesを使用します。
すべてのプラットフォームで1つのバックエンドソリューションを使って、LLMインターフェース機能を迅速に開発および反復します。
主要な利点
安全性や効率性を損なうことなく迅速な反復を可能にするLLMインターフェースバックエンド。
迅速なLLM統合
ゼロから構築するのではなく、確立されたプロンプトおよびトークン追跡スキーマから始めます。
堅牢な追跡システム
プロンプトの使用状況を監視し、モデルのパフォーマンスを最適化するための組み込み追跡機能を利用します。
包括的なアクセス制御
高度な権限設定でプロンプトとトークンへのユーザーアクセスを管理します。
スケーラブルなモデル統合
複数のLLMに接続し、既存の設定を変更することなくモデルを迅速に切り替えます。
データ整合性管理
最適なパフォーマンスとユーザー体験のために、プロンプトとトークンデータを効果的に処理します。
AI強化開発ワークフロー
AIツールを使用してバックエンドのスキャフォルディングと統合戦略を迅速に生成します。
あなたのLLMインターフェースアプリを起動する準備はできましたか？
Back4app AIエージェントにあなたのLLMインターフェースバックエンドを構築させ、一つのプロンプトからプロンプト管理とトークン追跡機能を生成させましょう。
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技術スタック
このLLMインターフェースバックエンドテンプレートに含まれるすべて。
ER 図
LLM インターフェースバックエンドスキーマのためのエンティティ関係モデル。
ユーザー、プロンプト、トークンの使用、モデル統合を詳述したスキーマ。
図のソースを表示
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
}
統合フロー
認証、プロンプト管理、トークン追跡、およびモデル相互作用の典型的なランタイムフロー。
図のソースを表示
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データ辞書
LLMインターフェーススキーマ内の各クラスの完全なフィールドレベルリファレンス。
| フィールド | タイプ | 説明 | 必須 |
|---|---|---|---|
| objectId | String | Auto-generated unique identifier | 自動 |
| 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 | 自動 |
| updatedAt | Date | Auto-generated last-update timestamp | 自動 |
7 フィールドを User に
セキュリティと権限
ACL と CLP の戦略がユーザー、プロンプト、トークン、および統合をどのように保護するか。
ユーザー所有のプロフィール制御
ユーザーのみが自分のプロフィールを更新または削除できます。他のユーザーはコンテンツを変更できません。
プロンプトとトークンの整合性
所有者のみが自分のプロンプトとトークンを作成または削除できます。検証には Cloud Code を使用してください。
スコープされた読み取りアクセス
プロンプトとトークンの読み取りを関連するユーザーに制限します（例：ユーザーは自分のプロンプトとトークン統計のみを表示します）。
スキーマ（JSON）
コピーしてBack4appに貼り付けるか、実装の参考として使用するための生のJSONスキーマ定義。
{
"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
}
}
}
]
}AIエージェントで構築
このテンプレートから機能的なLLMアプリを構築するためにBack4app AIエージェントを利用し、フロントエンド、バックエンド、認証、プロンプトおよびトークンフローをカバーします。
Back4app上にこの正確なスキーマと動作を持つLLMインターフェースバックエンドを作成します。 スキーマ: 1. ユーザー（Back4appの組み込みを使用）：ユーザー名、メール、パスワード；objectId、createdAt、updatedAt（システム）。 2. プロンプト：コンテンツ（文字列、必須）、メタデータ（オブジェクト、オプション）；objectId、createdAt、updatedAt（システム）。 3. トークン：usageCount（数値、必須）、timestamp（日付、必須）；objectId、createdAt、updatedAt（システム）。 4. 統合：モデル（文字列、必須）、設定（オブジェクト、オプション）；objectId、createdAt、updatedAt（システム）。 セキュリティ： - ユーザーのみが自分のプロフィールを更新/削除できます。オーナーのみが自分のプロンプトとトークンを作成/削除できます。検証にはCloud Codeを使用してください。 認証： - サインアップ、ログイン、ログアウト。 動作： - プロンプトをリストし、トークンの使用状況を追跡し、統合を管理します。 配信： - スキーマ、ACL、およびCLPを持つBack4appアプリ；ユーザープロフィール、プロンプト、トークン、統合のフロントエンド。
下のボタンを押して、このテンプレートプロンプトが事前に入力された状態でエージェントを開きます。
これはテクノロジーサフィックスのない基本プロンプトです。生成されたフロントエンドスタックを後で適応できます。
APIプレイグラウンド
GraphQLエンドポイントをLLMインターフェーススキーマに対してテストします。応答はモックデータを利用し、Back4appアカウントは必要ありません。
このテンプレートと同じスキーマを使用します。
あなたの技術を選択してください
各カードを展開して、統合手順、状態パターン、データモデルの例、オフラインノートを確認してください。
Flutter LLMインターフェースバックエンド
React LLMインターフェースバックエンド
React ネイティブ LLMインターフェースバックエンド
Next.js LLMインターフェースバックエンド
JavaScript LLMインターフェースバックエンド
Android LLMインターフェースバックエンド
iOS LLMインターフェースバックエンド
Vue LLMインターフェースバックエンド
Angular LLMインターフェースバックエンド
GraphQL LLMインターフェースバックエンド
REST API LLMインターフェースバックエンド
PHP LLMインターフェースバックエンド
.NET LLMインターフェースバックエンド
各技術で得られるもの
すべてのスタックは同じLLMインターフェースのバックエンドスキーマとAPI契約を使用します。
llmインターフェースのためのプレ構築済みプロンプト管理
LLMとの対話のためのプロンプトを簡単に管理・カスタマイズできます。
llmインターフェースのためのトークン使用追跡
トークン消費を監視・分析してパフォーマンスを最適化します。
llmインターフェースのためのシームレスなモデル統合
さまざまなLLMモデルと接続してアプリケーションを強化します。
REST/GraphQL API for llmインターフェース
柔軟なAPIを通じてデータと機能にアクセスします。
llmインターフェース のための拡張可能なスキーマ
特定のニーズに合わせてスキーマを適応および拡張します。
llmインターフェース のためのリアルタイムインタラクションログ
ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにリアルタイムでインタラクションを追跡します。
Llmインターフェースフレームワーク比較
すべてのサポート技術にわたるセットアップ速度、SDKスタイル、およびAI機能を評価します。
| フレームワーク | セットアップ時間 | Llmインターフェイスの利点 | SDKの種類 | AIサポート |
|---|---|---|---|---|
| 約5分 | モバイルとウェブのllmインターフェイス用の単一コードベース。 | Typed SDK | フル | |
| 5分以内 | LLMインターフェイス用の高速ウェブダッシュボード。 | Typed SDK | フル | |
| 約3～7分 | LLMインターフェイス用のクロスプラットフォームモバイルアプリ。 | Typed SDK | フル | |
| 迅速な（5分）セットアップ | LLMインターフェース用のサーバーレンダリングWebアプリ。 | Typed SDK | フル | |
| 5分未満 | LLMインターフェース用の軽量Web統合。 | Typed SDK | フル | |
| 約5分 | LLMインターフェース用のネイティブAndroidアプリ。 | Typed SDK | フル | |
| 5分未満 | llmインターフェース用のネイティブiOSアプリ。 | Typed SDK | フル | |
| 約3〜7分 | llmインターフェース用のReact的ウェブUI。 | Typed SDK | フル | |
| 迅速な（5分）セットアップ | LLMインターフェイスのためのエンタープライズWebアプリ。 | Typed SDK | フル | |
| 約2分 | LLMインターフェイスのための柔軟なGraphQL API。 | GraphQL API | フル | |
| 2分未満 | LLMインターフェイスのためのREST API統合。 | REST API | フル | |
| ~3〜5分 | サーバーサイドの PHP バックエンドによる LLM インターフェース。 | REST API | フル | |
| ~3〜7分 | LLM インターフェース用の .NET バックエンド。 | Typed SDK | フル |
セットアップ時間は、プロジェクトの初期化からこのテンプレートスキーマを使用して最初のプロンプトまたはトークンクエリまでの予想される期間を示します。
よくある質問
このテンプレートを使用してLLMインターフェースバックエンドを構築する際の一般的な質問。
