Modelo de Interface de Grande Modelo de Linguagem (LLM)
Interface para Gerenciamento de Prompt e Rastreamento de Token
Um backend de interface LLM pronto para produção em Back4app que permite o gerenciamento de prompts e o rastreamento do uso de tokens. Inclui diagrama ER, dicionário de dados, esquema JSON, playground API e um prompt de Agente de IA para inicialização rápida.
Principais Conclusões
Este modelo oferece uma interface LLM sem interrupções para gerenciar prompts e rastrear o uso de tokens, permitindo que sua equipe se concentre na experiência do usuário e no desempenho.
- Capacidades de gerenciamento de prompts — Estruture e gerencie prompts de forma eficiente, garantindo desempenho ideal.
- Rastreamento de uso de tokens — Utilize os recursos de rastreamento integrados para monitorar o consumo de tokens em diferentes modelos.
- Integração com múltiplos modelos — Integre facilmente vários modelos de linguagem de grande porte em seu aplicativo.
- Consulta em tempo real — Implemente Live Queries para atualizações dinâmicas sobre o uso de prompts e estatísticas de tokens.
- Adaptabilidade multiplataforma — Atenda clientes móveis e web por meio de uma única API REST e GraphQL para todas as interações.
O que é o modelo de interface LLM?
Back4app é um backend como serviço (BaaS) para entrega acelerada de produtos. O modelo de interface LLM é um esquema pré-construído para gerenciar prompts, uso de tokens e interações de modelos. Conecte seu frontend preferido (React, Flutter, Next.js, etc.) e acelere seu processo de desenvolvimento.
Melhor para:
Visão geral
Uma interface LLM eficaz requer gerenciamento robusto de prompts, rastreamento de tokens e integração perfeita com múltiplos modelos.
Este template descreve os modelos de Usuário, Prompt, Token e Integração com recursos de rastreamento e gerenciamento embutidos para que as equipes possam implementar interfaces LLM Swiftmente.
Recursos principais da interface LLM
Cada card de tecnologia neste hub utiliza o mesmo esquema de backend da interface LLM com modelos de Usuário, Prompt, Token e Integração.
Gestão de usuários
A classe de usuário gerencia nomes de usuário, e-mails, senhas e funções.
Gestão de solicitações
A classe de solicitações armazena conteúdo, metadados e histórico de uso.
Rastreamento de token
A classe de token monitoriza as estatísticas de uso e contagens.
Integrações de modelo
A classe de integração estabelece conexões com vários LLMs.
Por que construir seu backend de interface LLM com Back4app?
Back4app fornece a infraestrutura para gerenciamento de prompts e rastreamento de tokens, liberando sua equipe para se concentrar no engajamento do usuário e no desempenho do modelo.
- •Gerenciamento de prompts e tokens: Utilize classes estruturadas para prompts e tokens para otimizar o gerenciamento.
- •Recursos de rastreamento integrados: Monitore o uso de tokens sem esforço e obtenha insights sobre o desempenho do modelo.
- •Capacidades em tempo real: Utilize Live Queries para atualizações de prompts enquanto APIs REST e GraphQL estão disponíveis para acesso abrangente.
Desenvolva e itere rapidamente em seus recursos de interface LLM com uma solução de backend em todas as plataformas.
Benefícios principais
Uma interface de backend LLM que permite iterações rápidas sem comprometer a segurança ou a eficiência.
Integração rápida de LLM
Comece a partir de um prompt estabelecido e um esquema de rastreamento de tokens em vez de construir do zero.
Sistema de rastreamento robusto
Utilize recursos de rastreamento integrados para monitorar o uso de prompts e otimizar o desempenho do modelo.
Controle de acesso abrangente
Gerencie o acesso dos usuários a prompts e tokens com configurações de permissão avançadas.
Integração de modelo escalável
Conecte-se a vários LLMs e troque de modelos rapidamente sem alterar as configurações existentes.
Gerenciamento de integridade dos dados
Manipule prompts e dados de token de forma eficaz para desempenho otimizado e experiência do usuário.
Fluxo de desenvolvimento aprimorado por IA
Use ferramentas de IA para gerar rapidamente a estrutura de backend e estratégias de integração.
Pronto para lançar seu aplicativo de interface LLM?
Deixe o agente de IA Back4app construir seu backend de interface LLM e gerar gerenciamento de prompts e capacidades de rastreamento de tokens a partir de um prompt.
Grátis para começar — 50 prompts de Agente de IA/mês, sem necessidade de cartão de crédito
Stack Técnico
Tudo incluído neste template de backend da interface LLM.
Diagrama ER
Modelo de relacionamento de entidades para o esquema de backend da interface LLM.
Esquema detalhando usuários, prompts, uso de tokens e integrações de modelo.
Ver fonte do diagrama
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
}
Fluxo de Integração
Fluxo típico de execução para autenticação, gerenciamento de prompts, rastreamento de tokens e interações com modelos.
Ver fonte do diagrama
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 objectIdDicionário de Dados
Referência completa em nível de campo para cada classe no esquema da interface LLM.
| Campo | Tipo | Descrição | Obrigatório |
|---|---|---|---|
| objectId | String | Auto-generated unique identifier | Automático |
| 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 | Automático |
| updatedAt | Date | Auto-generated last-update timestamp | Automático |
7 campos em User
Segurança e Permissões
Como as estratégias ACL e CLP protegem usuários, prompts, tokens e integrações.
Controles de perfil do usuário
Apenas o usuário pode atualizar ou excluir seu perfil; outros não podem modificar o conteúdo do usuário.
Integridade de prompts e tokens
Somente o proprietário pode criar ou excluir seus prompts e tokens. Use Cloud Code para validação.
Acesso de leitura restrito
Restringir as leituras de prompt e token a usuários relevantes (por exemplo, usuários veem seus próprios prompts e estatísticas de token).
Schema (JSON)
Definição de schema JSON bruta pronta para copiar para Back4app ou usar como referência de implementação.
{
"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
}
}
}
]
}Construir com AI Agent
Utilize o Agente de AI Back4app para construir um aplicativo LLM funcional a partir deste modelo, abrangendo frontend, backend, autenticação, e fluxos de prompt e token.
Crie um backend de interface LLM no Back4app com esse exato esquema e comportamento. Esquema: 1. Usuário (use o embutido do Back4app): nome de usuário, e-mail, senha; objectId, createdAt, updatedAt (sistema). 2. Prompt: conteúdo (String, obrigatório), metadados (Objeto, opcional); objectId, createdAt, updatedAt (sistema). 3. Token: usoContagem (Número, obrigatório), dataHora (Data, obrigatória); objectId, createdAt, updatedAt (sistema). 4. Integração: modelo (String, obrigatório), configurações (Objeto, opcional); objectId, createdAt, updatedAt (sistema). Segurança: - Apenas o usuário pode atualizar/excluir seu perfil. Apenas o proprietário pode criar/excluir seus prompts e tokens. Use Cloud Code para validação. Autenticação: - Cadastro, login, logout. Comportamento: - Listar prompts, rastrear uso de tokens, gerenciar integrações. Entrega: - Aplicativo Back4app com esquema, ACLs, CLPs; frontend para perfis de usuários, prompts, tokens e integrações.
Pressione o botão abaixo para abrir o Agente com este prompt de modelo pré-preenchido.
Este é o prompt base sem um sufixo de tecnologia. Você pode adaptar a pilha frontend gerada depois.
API Playground
Teste os endpoints REST e GraphQL contra o esquema da interface LLM. As respostas utilizam dados simulados e não requerem uma conta Back4app.
Usa o mesmo esquema que este modelo.
Escolha sua tecnologia
Expanda cada cartão para etapas de integração, padrões de estado, exemplos de modelo de dados e notas offline.
Interface de Backend LLM Flutter
Interface de Backend LLM React
Interface de Backend LLM React Nativo
Interface de Backend LLM Next.js
Interface de Backend LLM JavaScript
Interface de Backend LLM Android
Interface de Backend LLM iOS
Interface de Backend LLM Vue
Interface de Backend LLM Angular
Interface de Backend LLM GraphQL
Interface de Backend LLM REST API
Interface de Backend LLM PHP
Interface de Backend LLM .NET
O que você recebe com cada tecnologia
Cada stack usa o mesmo esquema de backend da interface LLM e contratos de API.
Gerenciamento de prompt pré-construído para interface llm
Gerencie e personalize facilmente os prompts para suas interações com LLM.
Rastreamento de uso de tokens para interface llm
Monitore e analise o consumo de tokens para otimizar o desempenho.
Integração de modelo sem costura para interface llm
Conecte-se a vários modelos de LLM para melhorar seu aplicativo.
APIs REST/GraphQL para interface llm
Acesse seus dados e funcionalidades por meio de APIs flexíveis.
Esquema extensível para interface llm
Adapte e expanda o esquema para atender às suas necessidades específicas.
Registro de interações em tempo real para interface llm
Acompanhe interações em tempo real para melhorar a experiência do usuário.
Comparação de Frameworks de Interface Llm
Avalie a velocidade de configuração, estilos de SDK e capacidades de IA em todas as tecnologias suportadas.
| Framework | Tempo de Configuração | Benefício da Interface Llm | Tipo de SDK | Suporte a IA |
|---|---|---|---|---|
| Cerca de 5 min | Código base único para interface llm em dispositivos móveis e web. | Typed SDK | Completo | |
| Menos de 5 minutos | Dashboard web rápido para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| ~3–7 min | Aplicativo móvel multiplataforma para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| Configuração rápida (5 min) | Aplicativo web renderizado no servidor para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| Menos de 5 min | Integração web leve para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| Cerca de 5 min | Aplicativo nativo Android para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| Menos de 5 minutos | Aplicativo nativo iOS para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| ~3–7 min | Interface web Reactiva para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| Configuração rápida (5 min) | Aplicativo web empresarial para interface llm. | Typed SDK | Completo | |
| ~2 min | API flexível GraphQL para interface llm. | GraphQL API | Completo | |
| Menos de 2 min | Integração REST API para interface llm. | REST API | Completo | |
| ~3–5 min | Backend PHP do lado do servidor para interface llm. | REST API | Completo | |
| ~3–7 min | Backend .NET para interface llm. | Typed SDK | Completo |
O tempo de configuração indica a duração esperada desde a inicialização do projeto até o primeiro prompt ou consulta de token usando este esquema de template.
Perguntas Frequentes
Perguntas comuns sobre como construir um backend de interface LLM com este modelo.
Pronto para Construir Seu App de Interface LLM?
Inicie seu projeto de interface LLM sem dificuldades. Não é necessário cartão de crédito.