R2R
R2R (Reason to Retrieve) ist ein fortschrittliches KI-Abrufsystem, das produktionsreife Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Funktionen mit multimodaler Content-Aufnahme, hybrider Suche, Wissensgraphen und umfassendem Dokumentenmanagement über eine RESTful-API bietet.
https://github.com/SciPhi-AI/R2R?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Mar 28, 2025
Was ist R2R
R2R ist eine leistungsstarke Bibliothek und Plattform, die entwickelt wurde, um das KI-gestützte Dokumentenverständnis und den Abruf zu verbessern. Es kombiniert Dokumentenverarbeitung, KI-gestützte Suche und Generierung sowie Analysetools, um Unternehmen bei der Implementierung effizienter und skalierbarer RAG-Systeme zu unterstützen. Die Plattform umfasst sowohl eine RESTful-API als auch SDKs für Python und JavaScript, wodurch sie für Entwickler zugänglich ist und gleichzeitig Funktionen der Enterprise-Klasse wie Benutzerauthentifizierung, Zugriffskontrolle und umfassendes Dokumentenmanagement bietet.
Hauptfunktionen von R2R
R2R (Reason to Retrieve) ist ein fortschrittliches KI-Retrieval-System, das Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit produktionsreifen Funktionen kombiniert, die um eine RESTful-API herum aufgebaut sind. Es bietet umfassende Funktionen, einschliesslich multimodaler Content-Ingestion für verschiedene Dateiformate, hybrider Suche, die semantische und Keyword-Ansätze kombiniert, Wissensgraph-Generierung, agentisches Reasoning und robustes Benutzer-/Dokumentenmanagement. Das System umfasst eine Deep Research API, die mehrstufiges Reasoning ermöglicht, indem relevante Daten sowohl aus internen Wissensdatenbanken als auch aus externen Quellen abgerufen werden.
Multimodale Content-Ingestion: Unterstützt das Parsen mehrerer Dateiformate, einschliesslich .txt, .pdf, .json, .png, .mp3, und ermöglicht die Integration verschiedener Inhalte in die Wissensdatenbank
Hybride Sucharchitektur: Kombiniert semantische und Keyword-Suche mit reziproker Rangfusion, um genauere und kontextuell relevantere Suchergebnisse zu liefern
Agentisches RAG-System: Integriert Reasoning-Agenten mit Retrieval-Funktionen, was eine anspruchsvollere Abfrageverarbeitung und kontextbezogene Antworten ermöglicht
Wissensgraph-Generierung: Extrahiert automatisch Entitäten und Beziehungen aus Inhalten, um miteinander verbundene Wissensgraphen für ein besseres Informationsverständnis zu erstellen
Anwendungsfälle von R2R
Enterprise-Dokumentenmanagement: Organisationen können R2R verwenden, um grosse Sammlungen interner Dokumente und Wissensdatenbanken zu verwalten, zu durchsuchen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen
Forschung und Analyse: Forscher können die Deep Research API nutzen, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu synthetisieren und umfassende Analysen zu erstellen
Verbesserung des Kundensupports: Support-Teams können R2R verwenden, um schnell relevante Informationen abzurufen und genaue Antworten auf Kundenanfragen zu generieren
Wissensentdeckung: Teams können verborgene Verbindungen und Erkenntnisse in ihren Daten durch den Wissensgraphen und die hybriden Suchfunktionen aufdecken
Vorteile
Umfassender Funktionsumfang mit produktionsreifen Funktionen
Flexible Bereitstellungsoptionen (cloudbasiert oder selbst gehostet)
Starke Integrationsmöglichkeiten durch RESTful-API
Nachteile
Erfordert einen API-Schlüssel und potenziell erheblichen Aufwand für die selbst gehostete Version
Benötigt möglicherweise erhebliche Rechenressourcen für die volle Funktionalität
Wie verwendet man R2R
R2R SDK installieren: Installieren Sie das SDK mit pip für Python (pip install r2r) oder npm für JavaScript (npm i r2r-js)
API-Schlüssel einrichten: Holen Sie sich einen API-Schlüssel vom SciPhi Cloud-Dashboard und legen Sie ihn als Umgebungsvariable fest: export R2R_API_KEY=pk_..sk_...
Client initialisieren: R2R-Client-Instanz erstellen - Python: from r2r import R2RClient; client = R2RClient() oder JavaScript: const { r2rClient } = require('r2r-js'); const client = new r2rClient()
Dokumente aufnehmen: Laden Sie Dokumente mit client.documents.create(file_path='/path/to/file') hoch oder verwenden Sie Beispieldokumente mit client.documents.create_sample(hi_res=True)
Dokumente auflisten: Zeigen Sie hochgeladene Dokumente mit client.documents.list() an
Einfache Suche: Führen Sie eine einfache Suche durch mit: results = client.retrieval.search(query='Ihre Suchanfrage hier')
RAG mit Zitaten: Erhalten Sie Antworten mit Zitaten mit: response = client.retrieval.rag(query='Ihre Frage hier')
Agentisches Denken: Verwenden Sie fortgeschrittenes Denken mit: response = client.retrieval.agent(message={'role':'user', 'content': 'Ihre komplexe Anfrage'}, rag_generation_config={Konfigurationsparameter})
Status überwachen: Überprüfen Sie den Status der Dokumentenverarbeitung und verwalten Sie Dokumente über das Dashboard oder die API-Endpunkte
Zusätzliche Funktionen nutzen: Entdecken Sie hybride Suche, Wissensgraphen und multimodale Content-Aufnahme über die bereitgestellten API-Endpunkte und die Dokumentation unter r2r-docs.sciphi.ai
R2R FAQs
R2R (Reason to Retrieve) ist ein fortschrittliches KI-Retrieval-System, das Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit produktionsreifen Funktionen unterstützt. Es basiert auf einer RESTful-API und bietet multimodale Content-Erfassung, hybride Suche, Wissensgraphen und umfassendes Dokumentenmanagement.
R2R Video
Beliebte Artikel
Reve 1.0: Der revolutionäre KI-Bildgenerator und seine Anwendung
Mar 31, 2025
Googles Gemma 3: Entdecken Sie das bisher effizienteste KI-Modell | Installations- und Benutzerhandbuch 2025
Mar 18, 2025
Wie man einen AI Agent Manus Einladungscode erhält | Neueste Anleitung 2025
Mar 12, 2025
HiWaifu AI Empfehlungscodes im März 2025 und wie man sie einlöst
Mar 10, 2025
Neueste KI-Tools ähnlich wie R2R
Folderr
Folderr ist eine umfassende KI-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Assistenten zu erstellen, indem sie unbegrenzt Dateien hochladen, sich mit mehreren Sprachmodellen integrieren und Arbeitsabläufe über eine benutzerfreundliche Oberfläche automatisieren.
InDesign Translator
InDesign Translator ist ein Online-Übersetzungsdienst, der es Benutzern ermöglicht, InDesign-Dateien zu übersetzen, während Formatierungen und Stile beibehalten werden. Er bietet KI-unterstützte Übersetzungen und einfache Funktionen zur Zusammenarbeit, ohne dass Übersetzer InDesign installiert haben müssen.
Specgen.ai
Specgen.ai ist eine KI-gestützte Plattform, die Unternehmen hilft, ihre Angebotsantworten zu optimieren, indem sie Ausschreibungsanforderungen automatisch analysiert und personalisierte Antworten generiert, während sie 100%ige Datenvertraulichkeit durch proprietäre KI-Modelle gewährleistet.
TurboDoc
TurboDoc ist eine KI-gestützte Rechnungsverarbeitungssoftware, die automatisch unstrukturierte Rechnungsdaten in organisierte, leicht lesbare strukturierte Daten umwandelt, durch Gmail-Integration und intelligente Dokumentenverarbeitung.
Beliebte KI-Tools wie R2R
Claude Folder Upload
Eine Chrome-Erweiterung, die es Benutzern ermöglicht, ganze Ordner zu Claude AI hochzuladen, während die Verzeichnisstrukturen und Dateibeziehungen intelligent bewahrt werden, mit intelligenten Filterfunktionen für irrelevante Dateien.
ReadHero
ReadHero ist eine umfassende Buchverfolgungs- und Notizen-App, die Lesern hilft, sich an mehr von dem zu erinnern und es zu behalten, was sie lesen, indem sie Fortschrittsverfolgung, Notizen und Buchverwaltung an einem Ort ermöglicht.
Google NotebookLM Plus
NotebookLM Plus ist eine Premium-Abonnementversion von Googles KI-gestütztem Forschungsassistenten, die verbesserte Funktionen wie erhöhte Nutzungslimits, anpassbare Antworten, Funktionen zur Teamzusammenarbeit und Schutz auf Unternehmensniveau bietet.
Coda
Coda ist ein All-in-One-Kollaborationsarbeitsbereich, der die Flexibilität von Dokumenten, die Struktur von Tabellenkalkulationen, die Leistungsfähigkeit von Anwendungen und die Intelligenz von KI vereint.