Advanced_RAGは、ドキュメントローダー、ベクトルインデックスビルダー、チェーンマネージャーなどを含むモジュラーなパイプラインを提供します。ユーザーは、FAISSやPineconeなどの異なるベクトルデータベースを設定し、類似検索やハイブリッド検索などのリトリーバー戦略をカスタマイズでき、任意のLLMを組み込んでコンテキストに沿った回答を生成できます。さらに、評価指標やパフォーマンスチューニングのためのロギングもサポートし、スケーラビリティと拡張性のために設計されています。

Django RAG Llama3マルチエージェントコード生成APIは、検索補強による生成とLlama3ベースの調整済みAIエージェントのセットを結合し、ウェブサイト開発を効率化します。ユーザーはRESTエンドポイントを通じてプロジェクト要件を提出し、要件分析エージェントを起動、フロントエンドとバックエンドのコード生成エージェントを呼び出し、自動検証を行います。システムはカスタム知識ベースを統合し、正確なコードテンプレートとコンテキストを考慮したコンポーネントを可能にします。DjangoのRESTフレームワークを基に、容易な展開と拡張性を備えています。チームはエージェントの挙動をカスタマイズし、モデルのパラメータを調整し、クエリデータを拡充できます。反復的なコーディング作業を自動化し、一貫性を確保することで、プロトタイピングを高速化し、手動エラーを削減しつつ、各エージェントの難読化を可視化します。