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.

El generador de código Django Multi-AGI RAG-Llama3 es un marco IA especializado que combina técnicas de generación aumentada por recuperación con múltiples agentes basados en Llama3. Procesa requisitos definidos por el usuario y documentación externa para recuperar fragmentos de código relevantes, coordinando varios agentes IA para redactar colaborativamente definiciones de modelos Django, lógica de vistas, plantillas, enrutamiento de URLs y configuración del proyecto. Este enfoque iterativo asegura que el código generado se alinee con las expectativas del usuario y las mejores prácticas. Los usuarios comienzan alimentando una base de conocimientos de documentación o ejemplos de código, y luego solicitan funciones específicas. El sistema devuelve un esqueleto completo de proyecto Django, con aplicaciones modulares, endpoints API REST y plantillas personalizables. La naturaleza modular permite a los desarrolladores integrar lógica de negocio personalizada y desplegar directamente en producción.

El sistema RAG potenciado por LLM es un marco enfocado en desarrolladores para construir pipelines RAG. Proporciona módulos para incrustar colecciones de documentos, indexar vía FAISS, Pinecone o Weaviate, y recuperar contexto relevante en tiempo de ejecución. Utiliza wrappers de LangChain para orquestar llamadas a LLM, soporta plantillas de prompts, respuestas en streaming y adaptadores de múltiples vectores. Simplifica la implementación de extremo a extremo de RAG para bases de conocimiento, permitiendo personalización en cada etapa — desde la configuración del modelo de embedding hasta el diseño del prompt y el postprocesamiento de resultados.