Бекенд интерфейса LLM

Шаблон интерфейса для крупных языковых моделей (LLM)
Интерфейс для управления подсказками и отслеживания токенов

Q: Что такое бэкенд интерфейса LLM?

Бэкенд интерфейса LLM — это схема и API BaaS, предназначенные для управления подсказками и бесшовного отслеживания использования токенов.

Q: Что включает в себя шаблон интерфейса LLM?

Он включает в себя Пользователя (имя пользователя, электронная почта, пароль), Подсказку (содержимое, метаданные), Токен (количество использований, временная метка) и Интеграцию (модель, настройки), а также ER-диаграмму, API-песочницу и подсказку AI Agent.

Q: Почему использовать Back4app для приложения интерфейса LLM?

Back4app предлагает управляемые базы данных, аутентификацию, запросы в режиме реального времени и гибкую поддержку схем, что позволяет быстро разрабатывать решения для управления подсказками и отслеживания токенов.

Q: Как мне выполнять запросы на подсказки и токены с помощью Flutter?

Используйте классы Prompt и Token для запроса и отображения содержимого и статистики использования, используя SDK Back4app.

Q: Как управлять разрешениями в интерфейсе LLM с Next.js?

Используйте Server Actions для создания объекта Parse для запросов с указателями пользователей и разрешениями, при необходимости проверяемыми в Cloud Code.

Q: Может ли React Native кэшировать запросы и токены в оффлайне?

Да. Включите локальное хранилище данных и закрепите результаты, чтобы пользователи могли получить доступ к ранее загруженным запросам и токенам без доступа в интернет.

Q: Как мне защитить доступ к документам и моделям?

Используйте Cloud Code beforeSave для Запроса и Интеграции, чтобы обеспечить проверку разрешений и отклонить несанкционированный доступ.

Q: Какой лучший способ отображения запросов и токенов на Android?

Запрашивайте классы Запросов и Токенов, чтобы показать контент и статистику использования, используя SDK Back4app для обработки данных.

Q: Как работает поток управления запросами от начала до конца?

Пользователи могут создавать и управлять запросами, а система обновляется в реальном времени, используя Live Queries для изменения запросов и отслеживания связанных токенов.

Готовый к производству бекенд интерфейса LLM на Back4app, позволяющий управление подсказками и отслеживание использования токенов. Включает диаграмму ER, словарь данных, схему JSON, API-площадку и подсказку AI Agent для быстрого развертывания.

Создайте с помощником AI Выберите вашу технологию

Основные выводы

Этот шаблон предоставляет бесшовный интерфейс LLM для управления промптами и отслеживания использования токенов, позволяя вашей команде сосредоточиться на пользовательском опыте и производительности.

Возможности управления промптами — Структурируйте и управляйте промптами эффективно, обеспечивая оптимальную производительность.
Отслеживание использования токенов — Используйте встроенные функции отслеживания для контроля потребления токенов в разных моделях.
Интеграция с несколькими моделями — Легко интегрируйте различные большие языковые модели в ваше приложение.
Запросы в реальном времени — Реализуйте Live Queries для динамического обновления данных о использовании и статистике токенов.
Кроссплатформенная адаптивность — Обслуживайте мобильных и веб-клиентов через единый REST и GraphQL API для всех взаимодействий.

Что такое шаблон интерфейса LLM?

Back4app — это backend-as-a-service (BaaS) для ускоренной доставки продукта. Шаблон интерфейса LLM — это заранее подготовленная схема для управления запросами, использованием токенов и взаимодействиями моделей. Подключите ваш предпочтительный фронтенд (React, Flutter, Next.js, и т.д.) и ускорьте процесс разработки.

Лучше всего подходит для:

Приложения интерфейса LLMСистемы управления подсказкамиРешения для отслеживания токеновПриложения на основе ИИЗапуск MVPКоманды, ищущие BaaS для быстрого развития

Обзор

Эффективный интерфейс LLM требует надежного управления подсказками, отслеживания токенов и бесшовной интеграции с несколькими моделями.

Этот шаблон описывает модели Пользователя, Подсказки, Токена и Интеграции с встроенными функциями отслеживания и управления, чтобы команды могли реализовывать интерфейсы LLM Swiftly.

Основные функции интерфейса LLM

Каждая технологическая карточка в этом центре использует одну и ту же схему бэкенда интерфейса LLM с моделями Пользователь, Запрос, Токен и Интеграция.

Управление пользователями

Класс пользователя управляет именами пользователей, адресами электронной почты, паролями и ролями.

Управление подсказками

Класс подсказки хранит содержимое, метаданные и историю использования.

Отслеживание токенов

Класс токенов отслеживает статистику использования и подсчитывает.

Интеграции моделей

Класс интеграции устанавливает соединения с различными LLM.

Почему стоит создать интерфейс LLM с Back4app?

Back4app предоставляет инфраструктуру для управления подсказками и отслеживания токенов, освобождая вашу команду для сосредоточения на взаимодействии с пользователями и производительности модели.

•Управление подсказками и токенами: Используйте структурированные классы для подсказок и токенов для упрощения управления.
•Встроенные функции отслеживания: Легко контролируйте использование токенов и получайте информацию о производительности модели.
•Возможности в реальном времени: Используйте Live Queries для обновления подсказок, в то время как REST и GraphQL API доступны для всеобъемлющего доступа.

Развивайте и итеративно улучшайте функции вашего интерфейса LLM быстро с помощью одного решения на стороне сервера для всех платформ.

Основные преимущества

Бэкенд интерфейса LLM, который позволяет быстро проводить итерации, не жертвуя безопасностью или эффективностью.

Быстрая интеграция LLM

Начните с установленной схемы отслеживания подсказок и токенов, а не создавайте с нуля.

Надежная система отслеживания

Используйте встроенные функции отслеживания для мониторинга использования подсказок и оптимизации работы модели.

Всеобъемлющий контроль доступа

Управляйте доступом пользователей к подсказкам и токенам с помощью расширенных настроек разрешений.

Масштабируемая интеграция модели

Подключайтесь к нескольким LLM и быстро меняйте модели без изменения существующих настроек.

Управление целостностью данных

Эффективно обрабатывайте подсказки и данные токенов для оптимальной работы и пользовательского опыта.

Улучшенный ИИ рабочий процесс разработки

Используйте инструменты ИИ для быстрой генерации бэкенд каркасов и стратегий интеграции.

Готовы запустить приложение интерфейса вашего LLM?

Позвольте Back4app ИИ Агенту построить бэкенд вашего интерфейса LLM и создать возможности управления запросами и отслеживания токенов из одного запроса.

Создавайте с ИИ Агентом Попробуйте API Playground

Бесплатно для начала — 50 запросов ИИ Агента в месяц, кредитная карта не требуется

Технологический стек

Все включено в этот шаблон интерфейса LLM.

Frontend

13+ технологий

Backend

Back4app

База данных

MongoDB

Аутентификация

Встроенная аутентификация + сессии

API

REST и GraphQL

В реальном времени

Live Queries

Диаграмма ER

Модель взаимосвязей сущностей для схемы бэкенда интерфейса LLM.

ER Диаграмма

Посмотреть источник диаграммы

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
    }

Поток интеграции

Типичный рабочий процесс для аутентификации, управления подсказками, отслеживания токенов и взаимодействий с моделями.

ER Диаграмма

Посмотреть источник диаграммы

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

Словарь данных

Полная справка по полям для каждого класса в схеме интерфейса LLM.

Поле	Тип	Описание	Обязательно
objectId	String	Auto-generated unique identifier	Авто
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	Авто
updatedAt	Date	Auto-generated last-update timestamp	Авто

7 поля в User

Безопасность и разрешения

Как стратегии ACL и CLP защищают пользователей, запросы, токены и интеграции.

Контроль профиля пользователя

Только пользователь может обновлять или удалять свой профиль; другие не могут изменять содержимое пользователя.

Целостность запросов и токенов

Только владелец может создавать или удалять свои запросы и токены. Используйте Cloud Code для валидации.

Доступ для чтения с ограничениями

Ограничить чтение подсказок и токенов для соответствующих пользователей (например, пользователи видят свои собственные подсказки и статистику токенов).

Схема (JSON)

Сырая схема JSON, готовая для копирования в Back4app или использования в качестве справочной информации по реализации.

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
        }
      }
    }
  ]
}

Создать с помощью AI-агента

Используйте AI-агента Back4app для создания функционального приложения LLM на основе этого шаблона, охватывающего фронтенд, бэкенд, аутентификацию и потоки подсказок и токенов.

AI-агент Back4app

Готово к сборке

Создайте интерфейс бэкенда LLM на Back4app с этой точной схемой и поведением.

Схема:
1. Пользователь (используйте встроенный Back4app): имя пользователя, email, пароль; objectId, createdAt, updatedAt (система).
2. Запрос: содержание (строка, обязательно), метаданные (объект, опционально); objectId, createdAt, updatedAt (система).
3. Токен: количество использований (число, обязательно), временная метка (дата, обязательно); objectId, createdAt, updatedAt (система).
4. Интеграция: модель (строка, обязательно), настройки (объект, опционально); objectId, createdAt, updatedAt (система).

Безопасность:
- Только пользователь может обновлять/удалять свой профиль. Только владелец может создавать/удалять свои запросы и токены. Используйте Cloud Code для валидации.

Аутентификация:
- Регистрация, вход, выход.

Поведение:
- Список запросов, отслеживание использования токенов, управление интеграциями.

Доставить:
- Приложение Back4app с схемой, ACL, CLP; фронтенд для пользовательских профилей, запросов, токенов и интеграций.

Нажмите кнопку ниже, чтобы открыть агента с предварительно заполненной подсказкой шаблона.

Это базовый запрос без суффикса технологии. Вы можете адаптировать сгенерированную стек фронтенда позже.

Развернуть за несколько минут50 бесплатных запросов / месяцКредитная карта не требуется

API Playground

Тестируйте конечные точки REST и GraphQL с использованием схемы интерфейса LLM. Ответы используют макетные данные и не требуют учетной записи Back4app.

Загрузка площадки…

Использует ту же схему, что и этот шаблон.

Выберите вашу технологию

Разверните каждую карточку для шагов интеграции, образцов состояния, примеров моделей данных и оффлайн заметок.

Что вы получаете с каждой технологией

Каждый стек использует одну и ту же схему бэкенда и API-контракты интерфейса LLM.

Готовое управление подсказками для интерфейс llm

Легко управляйте и настраивайте подсказки для ваших взаимодействий с LLM.

Отслеживание использования токенов для интерфейс llm

Мониторинг и анализ потребления токенов для оптимизации производительности.

Бесшовная интеграция модели для интерфейс llm

Подключитесь к различным моделям LLM для улучшения вашего приложения.

REST/GraphQL API для интерфейс llm

Получите доступ к вашим данным и функционалу через гибкие API.

Расширяемая схема для интерфейс llm

Адаптируйте и расширяйте схему в соответствии с вашими специфическими потребностями.

Логирование интеракций в реальном времени для интерфейс llm

Отслеживайте интеракции в реальном времени для улучшения пользовательского опыта.

Сравнение интерфейса Llm Framework

Оцените скорость настройки, стили SDK и возможности ИИ среди всех поддерживаемых технологий.

Фреймворк	Время настройки	Преимущество интерфейса Llm	Тип SDK	Поддержка ИИ
Flutter	Около 5 минут	Единая кодовая база для интерфейса llm на мобильных устройствах и вебе.	Typed SDK	Полный
React	Менее 5 минут	Удобная веб-панель для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
React Native	~3–7 мин	Кроссплатформенное мобильное приложение для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
Next.js	Быстрая установка (5 мин)	Серверный веб-приложение для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
JavaScript	Менее 5 минут	Легкая веб-интеграция для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
Android	Около 5 минут	Нативное приложение Android для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
iOS	Менее 5 минут	Нативное приложение iOS для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
Vue	~3–7 мин	React-интерфейс веб UI для llm.	Typed SDK	Полный
Angular	Быстрая настройка (5 мин)	Корпоративное веб-приложение для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный
GraphQL	~2 мин	Гибкий API GraphQL для интерфейса llm.	GraphQL API	Полный
REST API	Менее 2 мин	REST API интеграция для интерфейса llm.	REST API	Полный
PHP	~3–5 мин	Серверный PHP бэкенд для интерфейса llm.	REST API	Полный
.NET	~3–7 мин	.NET бэкенд для интерфейса llm.	Typed SDK	Полный

Время настройки указывает на ожидаемую продолжительность от инициализации проекта до первого запроса или токена с использованием этой схемы шаблона.

Часто задаваемые вопросы

Общие вопросы о создании интерфейса LLM с помощью этого шаблона.

Что такое бэкенд интерфейса LLM?

Что включает в себя шаблон интерфейса LLM?

Почему использовать Back4app для приложения интерфейса LLM?

Как мне выполнять запросы на подсказки и токены с помощью Flutter?

Как управлять разрешениями в интерфейсе LLM с Next.js?

Может ли React Native кэшировать запросы и токены в оффлайне?

Как мне защитить доступ к документам и моделям?

Какой лучший способ отображения запросов и токенов на Android?

Как работает поток управления запросами от начала до конца?

Доверяют разработчики по всему миру

Присоединяйтесь к командам, ускоряющим разработку интерфейса LLM с помощью шаблонов Back4app

Готовы создать свое приложение интерфейса LLM?

Инициируйте свой проект интерфейса LLM без проблем. Кредитная карта не требуется.

Выберите технологию

Шаблон интерфейса для крупных языковых моделей (LLM)Интерфейс для управления подсказками и отслеживания токенов