Django RAG Llama3 멀티 에이전트 코드 생성 API는 검색 기반 증강 생성과 Llama3 기반의 협력 AI 에이전트를 결합하여 웹 개발 프로세스를 간소화합니다. 사용자는 REST 엔드포인트를 통해 프로젝트 요구사항을 제출하고, 요구분석 에이전트를 트리거하며, 프론트엔드와 백엔드 코드 생성 에이전트를 호출하고, 자동 검증을 수행합니다. 시스템은 맞춤형 지식 기반을 통합하여 정밀한 코드 템플릿과 컨텍스트 인식 컴포넌트를 제공합니다. Django의 REST 프레임워크를 기반으로 하여 손쉽게 배포, 확장 및 유연한 확장이 가능합니다. 팀은 에이전트 행태를 커스터마이징하고, 모델 파라미터를 조절하며, 검색 코퍼스를 확장할 수 있습니다. 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 일관성을 확보하여 프로토타이핑을 가속화하고 수작업 오류를 줄이며, 개발 Lifecycle 전반에 걸쳐 각 에이전트의 기여도를 투명하게 볼 수 있습니다.

RAG-Llama3 멀티 에이아이 Django 웹사이트 코드 생성기는 검색 기반 증강 생성 기법과 여러 Llama3 기반 에이전트를 결합한 특수 AI 프레임워크입니다. 사용자 정의 요구 사항과 외부 문서를 처리하여 관련 코드 조각을 검색하며, 여러 AI 에이전트를 조율하여 Django 모델 정의, 뷰 로직, 템플릿, URL 라우팅 및 프로젝트 설정을 협력적으로 초안 작성합니다. 이 반복적 접근 방식은 생성된 코드가 사용자 기대와 최선의 실천 사례에 부합하도록 보장합니다. 사용자는 문서 또는 코드 샘플을 기반 지식으로 구성하고, 특정 기능에 대해 에이전트에게 요청합니다. 시스템은 모듈화된 앱, REST API 엔드포인트, 및 사용자 정의 가능한 템플릿을 포함하는 완전한 Django 프로젝트 기반을 반환합니다. 모듈화된 구조는 개발자가 맞춤 비즈니스 로직을 통합하고, 바로 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 합니다.

LLM-구동 RAG 시스템은 검색 강화 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 개발자 중심 프레임워크입니다. 문서 컬렉션 임베딩, FAISS, Pinecone 또는 Weaviate를 통한 인덱싱, 런타임에 관련 컨텍스트를 검색하는 모듈을 제공합니다. 이 시스템은 LangChain 래퍼를 사용하여 LLM 호출을 오케스트레이션하며, 프롬프트 템플릿, 스트리밍 응답 및 다중 벡터 저장소 어댑터를 지원합니다. 지식 기반에 대한 엔드투엔드 RAG 배포를 간소화하며, 임베딩 모델 구성, 프롬프트 디자인, 결과 후처리 등 각 단계에서 맞춤형 구성이 가능합니다.