R2R
R2R (Reason to Retrieve) \u00e8 un sistema di recupero AI avanzato che fornisce funzionalit\u00e0 di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) pronte per la produzione con ingestione di contenuti multimodali, ricerca ibrida, grafi di conoscenza e gestione completa dei documenti tramite un'API RESTful.
https://github.com/SciPhi-AI/R2R?ref=aipure&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Mar 28, 2025
Cos'è R2R
R2R \u00e8 una potente libreria e piattaforma progettata per migliorare la comprensione e il recupero dei documenti basati sull'intelligenza artificiale. Combina l'elaborazione dei documenti, la ricerca e la generazione basate sull'intelligenza artificiale e gli strumenti di analisi per aiutare le organizzazioni a implementare sistemi RAG efficienti e scalabili. La piattaforma include sia un'API RESTful che SDK per Python e JavaScript, rendendola accessibile agli sviluppatori e offrendo al contempo funzionalit\u00e0 di livello enterprise come l'autenticazione utente, il controllo degli accessi e la gestione completa dei documenti.
Caratteristiche principali di R2R
R2R (Reason to Retrieve) è un sistema avanzato di recupero AI che combina la generazione aumentata dal recupero (RAG) con funzionalità pronte per la produzione, costruite attorno a un'API RESTful. Offre funzionalità complete tra cui l'acquisizione di contenuti multimodali per vari formati di file, la ricerca ibrida che combina approcci semantici e di parole chiave, la generazione di grafi di conoscenza, il ragionamento agentico e una solida gestione di utenti/documenti. Il sistema include un'API Deep Research che consente il ragionamento multi-step recuperando dati rilevanti sia da basi di conoscenza interne che da fonti esterne.
Acquisizione di contenuti multimodali: Supporta l'analisi di più formati di file tra cui .txt, .pdf, .json, .png, .mp3, consentendo l'integrazione di contenuti diversi nella base di conoscenza
Architettura di ricerca ibrida: Combina la ricerca semantica e per parole chiave con la fusione di rango reciproco per fornire risultati di ricerca più accurati e contestualmente rilevanti
Sistema RAG agentico: Integra agenti di ragionamento con capacità di recupero, consentendo un'elaborazione delle query più sofisticata e risposte consapevoli del contesto
Generazione di grafi di conoscenza: Estrae automaticamente entità e relazioni dai contenuti per creare grafi di conoscenza interconnessi per una migliore comprensione delle informazioni
Casi d'uso di R2R
Gestione dei documenti aziendali: Le organizzazioni possono utilizzare R2R per gestire, cercare ed estrarre informazioni da ampie raccolte di documenti interni e basi di conoscenza
Ricerca e analisi: I ricercatori possono sfruttare l'API Deep Research per sintetizzare informazioni da più fonti e generare analisi complete
Miglioramento dell'assistenza clienti: I team di supporto possono utilizzare R2R per recuperare rapidamente informazioni pertinenti e generare risposte accurate alle domande dei clienti
Scoperta della conoscenza: I team possono scoprire connessioni e approfondimenti nascosti all'interno dei loro dati attraverso il grafo di conoscenza e le capacità di ricerca ibrida
Vantaggi
Set di funzionalità completo con capacità pronte per la produzione
Opzioni di implementazione flessibili (basate su cloud o self-hosted)
Forti capacità di integrazione tramite API RESTful
Svantaggi
Richiede una chiave API e una configurazione potenzialmente significativa per la versione self-hosted
Potrebbe richiedere notevoli risorse computazionali per la piena funzionalità
Come usare R2R
Installa R2R SDK: Installa l'SDK usando pip per Python (pip install r2r) o npm per JavaScript (npm i r2r-js)
Imposta la chiave API: Ottieni una chiave API dalla dashboard di SciPhi Cloud e impostala come variabile d'ambiente: export R2R_API_KEY=pk_..sk_...
Inizializza il client: Crea un'istanza del client R2R - Python: from r2r import R2RClient; client = R2RClient() o JavaScript: const { r2rClient } = require('r2r-js'); const client = new r2rClient()
Inserisci documenti: Carica i documenti usando client.documents.create(file_path='/path/to/file') o usa documenti di esempio con client.documents.create_sample(hi_res=True)
Elenca i documenti: Visualizza i documenti caricati usando client.documents.list()
Ricerca di base: Esegui una ricerca di base con: results = client.retrieval.search(query='La tua query di ricerca qui')
RAG con citazioni: Ottieni risposte con citazioni usando: response = client.retrieval.rag(query='La tua domanda qui')
Ragionamento agentico: Usa il ragionamento avanzato con: response = client.retrieval.agent(message={'role':'user', 'content': 'La tua query complessa'}, rag_generation_config={configuration parameters})
Monitora lo stato: Controlla lo stato di elaborazione dei documenti e gestisci i documenti tramite la dashboard o gli endpoint API
Accedi a funzionalit\u00e0 aggiuntive: Esplora la ricerca ibrida, i grafi di conoscenza e l'ingestione di contenuti multimodali tramite gli endpoint API forniti e la documentazione su r2r-docs.sciphi.ai
FAQ di R2R
R2R (Reason to Retrieve) è un sistema avanzato di recupero AI che supporta la Generazione Augmentata dal Recupero (RAG) con funzionalità pronte per la produzione. È costruito attorno a un'API RESTful e offre l'ingestione di contenuti multimodali, la ricerca ibrida, i grafi di conoscenza e la gestione completa dei documenti.
Video di R2R
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