R2R
R2R（Reason to Retrieve）は、高度なAI検索システムであり、RESTful APIを介して、マルチモーダルコンテンツの取り込み、ハイブリッド検索、ナレッジグラフ、および包括的なドキュメント管理を備えた本番環境対応のRetrieval-Augmented Generation（RAG）機能を提供します。
https://github.com/SciPhi-AI/R2R?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年03月28日
R2Rとは
R2Rは、AIを活用したドキュメントの理解と検索を強化するために設計された強力なライブラリおよびプラットフォームです。ドキュメント処理、AIを活用した検索と生成、および分析ツールを組み合わせて、組織が効率的でスケーラブルなRAGシステムを実装できるようにします。このプラットフォームには、RESTful APIとPythonおよびJavaScript用のSDKの両方が含まれており、開発者がアクセスしやすく、ユーザー認証、アクセス制御、包括的なドキュメント管理などのエンタープライズグレードの機能を提供します。
R2Rの主な機能
R2R（Reason to Retrieve）は、Retrieval-Augmented Generation（RAG）とRESTful APIを中心に構築された本番環境対応機能を組み合わせた高度なAI検索システムです。さまざまなファイル形式に対応したマルチモーダルコンテンツの取り込み、セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索、ナレッジグラフの生成、エージェントによる推論、堅牢なユーザー/ドキュメント管理など、包括的な機能を提供します。このシステムには、内部ナレッジベースと外部ソースの両方から関連データを取得することにより、多段階推論を可能にするDeep Research APIが含まれています。
マルチモーダルコンテンツの取り込み: .txt、.pdf、.json、.png、.mp3など、複数のファイル形式の解析をサポートし、多様なコンテンツをナレッジベースに統合できます
ハイブリッド検索アーキテクチャ: セマンティック検索とキーワード検索を相互ランク融合と組み合わせることで、より正確で文脈的に関連性の高い検索結果を提供します
エージェント型RAGシステム: 推論エージェントを検索機能と統合し、より高度なクエリ処理とコンテキストを認識した応答を可能にします
ナレッジグラフの生成: コンテンツからエンティティと関係を自動的に抽出し、相互接続されたナレッジグラフを作成して、より良い情報理解を促進します
R2Rのユースケース
エンタープライズドキュメント管理: 組織はR2Rを使用して、大量の内部ドキュメントやナレッジベースを管理、検索し、インサイトを抽出できます
調査と分析: 研究者はDeep Research APIを活用して、複数のソースからの情報を統合し、包括的な分析を生成できます
カスタマーサポートの強化: サポートチームはR2Rを利用して、関連情報を迅速に取得し、顧客の問い合わせに対して正確な回答を生成できます
知識発見: チームは、ナレッジグラフとハイブリッド検索機能を通じて、データ内の隠れたつながりやインサイトを発見できます
メリット
本番環境対応機能を備えた包括的な機能セット
柔軟なデプロイオプション（クラウドベースまたはセルフホスト）
RESTful APIによる強力な統合機能
デメリット
APIキーが必要であり、セルフホスト版の場合は大幅なセットアップが必要になる可能性があります
完全な機能を実現するには、かなりの計算リソースが必要になる場合があります
R2Rの使い方
R2R SDKのインストール: Pythonの場合はpip（pip install r2r）、JavaScriptの場合はnpm（npm i r2r-js）を使用してSDKをインストールします
APIキーの設定: SciPhi CloudダッシュボードからAPIキーを取得し、環境変数として設定します：export R2R_API_KEY=pk_..sk_...
クライアントの初期化: R2Rクライアントインスタンスを作成します - Python：from r2r import R2RClient; client = R2RClient() または JavaScript：const { r2rClient } = require('r2r-js'); const client = new r2rClient()
ドキュメントの取り込み: client.documents.create(file_path='/path/to/file')を使用してドキュメントをアップロードするか、client.documents.create_sample(hi_res=True)でサンプルドキュメントを使用します
ドキュメントの一覧表示: client.documents.list()を使用してアップロードされたドキュメントを表示します
基本的な検索: results = client.retrieval.search(query='ここに検索クエリを入力してください')を使用して基本的な検索を実行します
引用付きのRAG: response = client.retrieval.rag(query='ここに質問を入力してください')を使用して、引用付きの応答を取得します
エージェントによる推論: response = client.retrieval.agent(message={'role':'user', 'content': '複雑なクエリ'}, rag_generation_config={構成パラメータ})を使用して、高度な推論を使用します
ステータスの監視: ダッシュボードまたはAPIエンドポイントを介して、ドキュメント処理のステータスを確認し、ドキュメントを管理します
追加機能へのアクセス: r2r-docs.sciphi.aiで提供されているAPIエンドポイントとドキュメントを介して、ハイブリッド検索、ナレッジグラフ、およびマルチモーダルコンテンツの取り込みを調べます
R2Rのよくある質問
R2R（Reason to Retrieve）は、本番環境に対応した機能を備えたRetrieval-Augmented Generation（RAG）をサポートする高度なAI検索システムです。RESTful APIを中心に構築されており、マルチモーダルコンテンツの取り込み、ハイブリッド検索、ナレッジグラフ、包括的なドキュメント管理を提供します。
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