Advanced_RAG offre un pipeline modulaire pour les tâches de génération augmentée par récupération, comprenant des chargeurs de documents, des constructeurs d'index vectoriels et des gestionnaires de chaînes. Les utilisateurs peuvent configurer différentes bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), personnaliser les stratégies de récupération (recherche par similarité, recherche hybride), et intégrer n'importe quel LLM pour générer des réponses contextuelles. Il prend également en charge des métriques d’évaluation et la journalisation pour le tuning des performances, et est conçu pour la scalabilité et la extensibilité en environnement de production.

L’API de génération de code Django RAG Llama3 Multi-AGI combine la génération augmentée par récupération avec un ensemble coordonné d’agents IA basés sur Llama3 pour rationaliser le développement de sites web. Les utilisateurs peuvent soumettre les exigences du projet via des points de terminaison REST, déclencher un agent d’analyse des exigences, invoquer des agents de génération de code frontend et backend, et réaliser une validation automatisée. Le système peut intégrer des bases de connaissances personnalisées, permettant des modèles de code précis et des composants sensibles au contexte. Basée sur le framework REST de Django, elle offre une déploiement facile, évolutivité et extensibilité. Les équipes peuvent personnaliser le comportement des agents, ajuster les paramètres du modèle et étendre la corpus de récupération. En automatisant les tâches répétitives de codage et en garantissant la cohérence, elle accélère la création de prototypes, réduit les erreurs manuelles, tout en offrant une visibilité complète sur les contributions de chaque agent tout au long du cycle de développement.