Der RAG-Llama3 Multi-AGI Django Website Code Generator ist ein spezielles KI-Framework, das retrieval-augmented generation Techniken mit mehreren auf Llama3 basierenden Agenten kombiniert. Es verarbeitet benutzerdefinierte Anforderungen und externe Dokumentation, um relevante Code-Snippets abzurufen, mehrere KI-Agenten zu orchestrieren, um gemeinsam Django-Modelldefinitions, View-Logik, Templates, URL-Routing und Projekteinstellungen zu entwerfen. Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass der generierte Code den Erwartungen der Nutzer und Best Practices entspricht. Nutzer starten mit der Anlegung einer Wissensbasis aus Dokumentationen oder Codebeispielen, dann fordert der Nutzer spezifische Features vom Agenten an. Das System liefert ein vollständiges Django-Projektgerüst, inklusive modularer Apps, REST-API-Endpunkten und anpassbaren Templates. Die modulare Natur ermöglicht es Entwicklern, eigene Geschäftslogik zu integrieren und direkt in Produktionsumgebungen zu deployen.

Django Helper ist eine Visual Studio Code-Erweiterung, die darauf ausgelegt ist, Django-Entwickler direkt in ihrem Code-Editor zu unterstützen. Durch die Integration mit GitHub Copilot können Benutzer Fragen mit dem Präfix '@django' stellen und Echtzeitantworten erhalten. Darüber hinaus bietet es GPT-4o-gestützte Antworten basierend auf der Django-Dokumentation, sodass Entwickler schnell auf die benötigten Informationen zugreifen können, ohne den Editor zu verlassen. Dieses Tool steigert die Produktivität und vereinfacht die Lernkurve für Django, wodurch das Lösen von Problemen und die effiziente Implementierung von Funktionen erleichtert werden.