R2R
R2R (Reason to Retrieve) est un système de récupération d\'IA avancé qui fournit des capacités de génération augmentée de récupération (RAG) prêtes à la production avec l\'ingestion de contenu multimodal, la recherche hybride, les graphes de connaissances et la gestion complète des documents via une API RESTful.
https://github.com/SciPhi-AI/R2R?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Mar 28, 2025
Qu'est-ce que R2R
R2R est une bibliothèque et une plateforme puissantes conçues pour améliorer la compréhension et la récupération de documents basées sur l\'IA. Il combine le traitement de documents, la recherche et la génération basées sur l\'IA, et des outils d\'analyse pour aider les organisations à mettre en œuvre des systèmes RAG efficaces et évolutifs. La plateforme comprend à la fois une API RESTful et des SDK pour Python et JavaScript, ce qui la rend accessible aux développeurs tout en offrant des fonctionnalités de niveau entreprise telles que l\'authentification utilisateur, le contrôle d\'accès et la gestion complète des documents.
Caractéristiques principales de R2R
R2R (Reason to Retrieve) est un système de récupération d'IA avancé qui combine la génération augmentée par la récupération (RAG) avec des fonctionnalités prêtes pour la production, construites autour d'une API RESTful. Il offre des capacités complètes, notamment l'ingestion de contenu multimodal pour divers formats de fichiers, la recherche hybride combinant des approches sémantiques et par mots-clés, la génération de graphes de connaissances, le raisonnement agentique et une gestion robuste des utilisateurs/documents. Le système comprend une API de recherche approfondie qui permet un raisonnement en plusieurs étapes en récupérant des données pertinentes à partir de bases de connaissances internes et de sources externes.
Ingestion de contenu multimodal: Prend en charge l'analyse de plusieurs formats de fichiers, notamment .txt, .pdf, .json, .png, .mp3, permettant une intégration de contenu diversifiée dans la base de connaissances
Architecture de recherche hybride: Combine la recherche sémantique et par mots-clés avec la fusion de rang réciproque pour fournir des résultats de recherche plus précis et contextuellement pertinents
Système RAG agentique: Intègre des agents de raisonnement avec des capacités de récupération, permettant un traitement des requêtes plus sophistiqué et des réponses tenant compte du contexte
Génération de graphes de connaissances: Extrait automatiquement les entités et les relations du contenu pour créer des graphes de connaissances interconnectés pour une meilleure compréhension de l'information
Cas d'utilisation de R2R
Gestion des documents d'entreprise: Les organisations peuvent utiliser R2R pour gérer, rechercher et extraire des informations à partir de vastes collections de documents internes et de bases de connaissances
Recherche et analyse: Les chercheurs peuvent exploiter l'API de recherche approfondie pour synthétiser des informations provenant de plusieurs sources et générer des analyses complètes
Amélioration du support client: Les équipes de support peuvent utiliser R2R pour récupérer rapidement des informations pertinentes et générer des réponses précises aux questions des clients
Découverte de connaissances: Les équipes peuvent découvrir des connexions et des informations cachées dans leurs données grâce au graphe de connaissances et aux capacités de recherche hybride
Avantages
Ensemble de fonctionnalités complet avec des capacités prêtes pour la production
Options de déploiement flexibles (basées sur le cloud ou auto-hébergées)
Fortes capacités d'intégration via l'API RESTful
Inconvénients
Nécessite une clé API et une configuration potentiellement importante pour la version auto-hébergée
Peut nécessiter des ressources de calcul substantielles pour une fonctionnalité complète
Comment utiliser R2R
Installer le SDK R2R: Installez le SDK en utilisant pip pour Python (pip install r2r) ou npm pour JavaScript (npm i r2r-js)
Configurer la clé API: Obtenez une clé API à partir du tableau de bord SciPhi Cloud et définissez-la comme variable d\'environnement : export R2R_API_KEY=pk_..sk_...
Initialiser le client: Créer une instance de client R2R - Python : from r2r import R2RClient; client = R2RClient() ou JavaScript : const { r2rClient } = require('r2r-js'); const client = new r2rClient()
Ingérer des documents: Téléchargez des documents en utilisant client.documents.create(file_path='/path/to/file') ou utilisez des exemples de documents avec client.documents.create_sample(hi_res=True)
Lister les documents: Affichez les documents téléchargés en utilisant client.documents.list()
Recherche de base: Effectuez une recherche de base avec : results = client.retrieval.search(query='Votre requête de recherche ici')
RAG avec citations: Obtenez des réponses avec des citations en utilisant : response = client.retrieval.rag(query='Votre question ici')
Raisonnement agentique: Utilisez le raisonnement avancé avec : response = client.retrieval.agent(message={'role':'user', 'content': 'Votre requête complexe'}, rag_generation_config={paramètres de configuration})
Surveiller l\'état: Vérifiez l\'état de traitement des documents et gérez les documents via le tableau de bord ou les points de terminaison de l\'API
Accéder à des fonctionnalités supplémentaires: Explorez la recherche hybride, les graphes de connaissances et l\'ingestion de contenu multimodal via les points de terminaison de l\'API et la documentation fournis sur r2r-docs.sciphi.ai
FAQ de R2R
R2R (Reason to Retrieve) est un système de récupération d'IA avancé qui prend en charge la génération augmentée par la récupération (RAG) avec des fonctionnalités prêtes pour la production. Il est construit autour d'une API RESTful et offre une ingestion de contenu multimodale, une recherche hybride, des graphes de connaissances et une gestion complète des documents.
Vidéo de R2R
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