API Django RAG Llama3 Multi-AGI объединяет дополнение к генерации на основе поиска с набором координированных AI-агентов на базе Llama3 для оптимизации разработки сайтов. Пользователи могут отправлять требования проекта через REST-зaposы, запускать агент анализа требований, активировать генераторы кода фронтенд и бэкенд, выполнять автоматическую проверку. Система может интегрировать собственные базы знаний, обеспечивая точные шаблоны кода и компоненты с учетом контекста. Построена на Django REST Framework, обеспечивает простую развертку, масштабируемость и расширяемость. Команды могут настраивать поведение агентов, параметры модели и расширять корпус поиска. Автоматизация повторяющихся задач копирования и поддержание согласованности ускоряет прототипирование и снижает число ошибок, обеспечивая полный контроль за вкладом каждого агента в течение всего цикла разработки.

Генератор Django Multi-AGI RAG-Llama3 — специализированная AI-рамка, которая объединяет техники уточненной генерации с несколькими агентами на базе Llama3. Он обрабатывает требования пользователя и внешнюю документацию, извлекая релевантные фрагменты кода, управляя несколькими AI-агентами для совместной разработки определений моделей Django, логики вида, шаблонов, маршрутизации URL и настроек проекта. Этот итеративный подход обеспечивает соответствие сгенерированного кода ожиданиям пользователя и лучшим практикам. Пользователи начинают с формирования базы знаний документации или примеров кода, затем запрашивают у агента конкретные функции. Система возвращает полный скелет проекта Django, включая модульные приложения, REST API-эндпоинты и настраиваемые шаблоны. Модульная природа позволяет разработчикам интегрировать собственную бизнес-логику и сразу разворачивать в продуктивной среде.

Система RAG на базе LLM — это разработческий фреймворк для создания конвейеров RAG. Предоставляет модули для вставки коллекций документов, индексирования через FAISS, Pinecone или Weaviate, а также для поиска релевантного контекста во время работы. Использует обертки LangChain для организации вызовов LLM, поддерживает шаблоны подсказок, потоковые ответы и адаптеры для нескольких векторных хранилищ. Облегчает развертывание RAG от начала до конца для баз знаний, с возможностью настройки каждого этапа — от конфигурации моделей вставки до дизайна подсказок и постобработки результатов.