Advanced_RAG ofrece un pipeline modular para tareas de generación aumentada por recuperación, incluyendo cargadores de documentos, constructores de índices vectoriales y gestores de cadenas. Los usuarios pueden configurar diferentes bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone), personalizar las estrategias del recuperador (búsqueda por similitud, búsqueda híbrida), e integrar cualquier LLM para generar respuestas contextuales. También soporta métricas de evaluación y registro para ajuste de rendimiento, y está diseñado para escalabilidad y extensibilidad en entornos de producción.

La API de generación de código Django RAG Llama3 Multi-AGI unifica la generación aumentada por recuperación con un conjunto coordinado de agentes de IA basados en Llama3 para agilizar el desarrollo de sitios web. Permite a los usuarios enviar requisitos del proyecto a través de endpoints REST, activar un agente de análisis de requisitos, invocar agentes generadores de código frontend y backend, y realizar validaciones automáticas. El sistema puede integrar bases de conocimientos personalizadas, permitiendo plantillas de código precisas y componentes sensibles al contexto. Construido sobre el marco REST de Django, proporciona fácil implementación, escalabilidad y extensibilidad. Los equipos pueden personalizar los comportamientos de los agentes, ajustar los parámetros del modelo y ampliar el corpus de recuperación. Automatizando tareas repetitivas de codificación y garantizando coherencia, acelera el prototipado y reduce errores manuales, ofreciendo una visibilidad total en las contribuciones de cada agente durante el ciclo de vida del desarrollo.