R2R
R2R (Reason to Retrieve) es un sistema avanzado de recuperación de IA que proporciona capacidades de generación aumentada de recuperación (RAG) listas para producción con ingesta de contenido multimodal, búsqueda híbrida, gráficos de conocimiento y gestión integral de documentos a través de una API RESTful.
https://github.com/SciPhi-AI/R2R?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:28/03/2025
¿Qué es R2R?
R2R es una potente biblioteca y plataforma diseñada para mejorar la comprensión y recuperación de documentos impulsada por IA. Combina el procesamiento de documentos, la búsqueda y generación impulsadas por IA y las herramientas de análisis para ayudar a las organizaciones a implementar sistemas RAG eficientes y escalables. La plataforma incluye una API RESTful y SDK para Python y JavaScript, lo que la hace accesible para los desarrolladores al tiempo que ofrece funciones de nivel empresarial como la autenticación de usuarios, el control de acceso y la gestión integral de documentos.
Características Principales de R2R
R2R (Reason to Retrieve) es un sistema avanzado de recuperación de IA que combina la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con características listas para producción construidas en torno a una API RESTful. Ofrece capacidades integrales que incluyen la ingesta de contenido multimodal para varios formatos de archivo, búsqueda híbrida que combina enfoques semánticos y de palabras clave, generación de gráficos de conocimiento, razonamiento agentic y una gestión robusta de usuarios/documentos. El sistema incluye una API de Investigación Profunda que permite el razonamiento de varios pasos mediante la obtención de datos relevantes tanto de bases de conocimiento internas como de fuentes externas.
Ingesta de Contenido Multimodal: Admite el análisis de múltiples formatos de archivo, incluidos .txt, .pdf, .json, .png, .mp3, lo que permite la integración de contenido diverso en la base de conocimiento
Arquitectura de Búsqueda Híbrida: Combina la búsqueda semántica y de palabras clave con la fusión de rango recíproco para proporcionar resultados de búsqueda más precisos y contextualmente relevantes
Sistema RAG Agentic: Integra agentes de razonamiento con capacidades de recuperación, lo que permite un procesamiento de consultas más sofisticado y respuestas conscientes del contexto
Generación de Gráficos de Conocimiento: Extrae automáticamente entidades y relaciones del contenido para crear gráficos de conocimiento interconectados para una mejor comprensión de la información
Casos de Uso de R2R
Gestión de Documentos Empresariales: Las organizaciones pueden usar R2R para gestionar, buscar y extraer información de grandes colecciones de documentos internos y bases de conocimiento
Investigación y Análisis: Los investigadores pueden aprovechar la API de Investigación Profunda para sintetizar información de múltiples fuentes y generar análisis exhaustivos
Mejora del Soporte al Cliente: Los equipos de soporte pueden utilizar R2R para recuperar rápidamente información relevante y generar respuestas precisas a las consultas de los clientes
Descubrimiento de Conocimiento: Los equipos pueden descubrir conexiones e información oculta dentro de sus datos a través del gráfico de conocimiento y las capacidades de búsqueda híbrida
Ventajas
Conjunto de características completo con capacidades listas para producción
Opciones de implementación flexibles (basadas en la nube o autoalojadas)
Sólidas capacidades de integración a través de la API RESTful
Desventajas
Requiere una clave API y una configuración potencialmente significativa para la versión autoalojada
Puede requerir recursos computacionales sustanciales para su funcionalidad completa
Cómo Usar R2R
Instalar el SDK de R2R: Instale el SDK usando pip para Python (pip install r2r) o npm para JavaScript (npm i r2r-js)
Configurar la clave de API: Obtenga una clave de API del panel de control de SciPhi Cloud y configúrela como variable de entorno: export R2R_API_KEY=pk_..sk_...
Inicializar el cliente: Crear instancia de cliente R2R - Python: from r2r import R2RClient; client = R2RClient() o JavaScript: const { r2rClient } = require('r2r-js'); const client = new r2rClient()
Ingerir documentos: Cargue documentos usando client.documents.create(file_path='/path/to/file') o use documentos de muestra con client.documents.create_sample(hi_res=True)
Listar documentos: Ver documentos cargados usando client.documents.list()
Búsqueda básica: Realice una búsqueda básica con: results = client.retrieval.search(query='Su consulta de búsqueda aquí')
RAG con citas: Obtenga respuestas con citas usando: response = client.retrieval.rag(query='Su pregunta aquí')
Razonamiento agéntico: Use razonamiento avanzado con: response = client.retrieval.agent(message={'role':'user', 'content': 'Su consulta compleja'}, rag_generation_config={parámetros de configuración})
Supervisar el estado: Verifique el estado del procesamiento de documentos y administre los documentos a través del panel de control o los puntos finales de la API
Acceder a funciones adicionales: Explore la búsqueda híbrida, los gráficos de conocimiento y la ingesta de contenido multimodal a través de los puntos finales de la API y la documentación proporcionada en r2r-docs.sciphi.ai
Preguntas Frecuentes de R2R
R2R (Reason to Retrieve) es un sistema avanzado de recuperación de IA que admite la generación aumentada por recuperación (RAG) con funciones listas para producción. Está construido alrededor de una API RESTful y ofrece ingesta de contenido multimodal, búsqueda híbrida, gráficos de conocimiento y gestión integral de documentos.
Video de R2R
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