A API Django RAG Llama3 Multi-AGI combina geração aumentada por recuperação com um conjunto coordenado de agentes de IA baseados em Llama3 para otimizar o desenvolvimento de sites. Permite aos usuários enviar requisitos do projeto via endpoints REST, disparar um agente de análise de requisitos, invocar geradores de código frontend e backend, e realizar validações automáticas. O sistema pode integrar bases de conhecimento personalizadas, possibilitando templates de código precisos e componentes sensíveis ao contexto. Construída sobre a framework REST do Django, oferece fácil implantação, escalabilidade e extensibilidade. Equipes podem personalizar comportamentos dos agentes, ajustar parâmetros do modelo e ampliar o corpus de recuperação. Automatizando tarefas repetitivas de codificação e garantindo coerência, acelera o prototipagem e diminui erros manuais, além de oferecer total visibilidade das contribuições de cada agente ao longo do ciclo de desenvolvimento.

O gerador de código de sites Django Multi-AGI RAG-Llama3 é uma estrutura de IA especializada que combina técnicas de geração aumentada por recuperação com múltiplos agentes baseados em Llama3. Processa requisitos definidos pelo usuário e documentação externa para recuperar trechos de código relevantes, orquestrando vários agentes de IA para elaborar colaborativamente definições de modelos Django, lógica de visualizações, modelos, rotas URL e configurações de projeto. Essa abordagem iterativa garante que o código gerado esteja alinhado às expectativas do usuário e às melhores práticas. Os usuários começam alimentando uma base de conhecimento de documentação ou exemplos de código, depois solicitam recursos específicos ao agente. O sistema retorna um esqueleto completo de projeto Django, incluindo aplicativos modulares, endpoints API REST e modelos personalizáveis. A natureza modular permite que os desenvolvedores integrem lógica de negócios personalizada e implantem diretamente em ambientes de produção.

O Sistema RAG Potencializado por LLM é uma estrutura voltada para desenvolvedores para construir pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG). Oferece módulos para incorporação de coleções de documentos, indexação via FAISS, Pinecone ou Weaviate, e recuperação de contexto relevante em tempo de execução. O sistema usa wrappers LangChain para orquestrar chamadas de LLM, suporta templates de prompts, respostas em streaming e adaptadores de múltiplos bancos de vetores. Simplifica a implantação de RAG de ponta a ponta para bases de conhecimento, permitindo personalização em cada etapa — desde a configuração do modelo de incorporação até o design do prompt e pós-processamento de resultados.