R2R
R2R (Reason to Retrieve) — это продвинутая система извлечения информации на основе ИИ, которая предоставляет готовые к использованию возможности Retrieval-Augmented Generation (RAG) с мультимодальным поглощением контента, гибридным поиском, графами знаний и комплексным управлением документами через RESTful API.
https://github.com/SciPhi-AI/R2R?ref=aipure&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:28/03/2025
Что такое R2R
R2R — это мощная библиотека и платформа, предназначенная для улучшения понимания и извлечения документов на основе ИИ. Она сочетает в себе обработку документов, поиск и генерацию на основе ИИ, а также инструменты аналитики, чтобы помочь организациям внедрять эффективные и масштабируемые системы RAG. Платформа включает в себя как RESTful API, так и SDK для Python и JavaScript, что делает ее доступной для разработчиков, предлагая при этом функции корпоративного уровня, такие как аутентификация пользователей, контроль доступа и комплексное управление документами.
Ключевые особенности R2R
R2R (Reason to Retrieve) - это продвинутая система поиска на основе искусственного интеллекта, которая сочетает в себе генерацию, дополненную поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG), с готовыми к использованию функциями, построенными на основе RESTful API. Она предлагает широкие возможности, включая мультимодальное получение контента для различных форматов файлов, гибридный поиск, сочетающий семантический и ключевой подходы, генерацию графов знаний, агентское рассуждение и надежное управление пользователями/документами. Система включает в себя Deep Research API, который позволяет выполнять многошаговые рассуждения путем получения соответствующих данных как из внутренних баз знаний, так и из внешних источников.
Мультимодальное получение контента: Поддерживает разбор нескольких форматов файлов, включая .txt, .pdf, .json, .png, .mp3, что позволяет интегрировать разнообразный контент в базу знаний
Гибридная поисковая архитектура: Сочетает семантический и ключевой поиск с взаимным ранговым слиянием для предоставления более точных и контекстуально релевантных результатов поиска
Агентская RAG-система: Интегрирует рассуждающих агентов с возможностями поиска, что позволяет более сложную обработку запросов и контекстно-зависимые ответы
Генерация графа знаний: Автоматически извлекает сущности и отношения из контента для создания взаимосвязанных графов знаний для лучшего понимания информации
Варианты использования R2R
Управление корпоративной документацией: Организации могут использовать R2R для управления, поиска и извлечения информации из больших коллекций внутренних документов и баз знаний
Исследования и анализ: Исследователи могут использовать Deep Research API для синтеза информации из нескольких источников и создания всестороннего анализа
Улучшение поддержки клиентов: Группы поддержки могут использовать R2R для быстрого получения релевантной информации и создания точных ответов на запросы клиентов
Обнаружение знаний: Команды могут выявлять скрытые связи и идеи в своих данных с помощью графа знаний и возможностей гибридного поиска
Преимущества
Комплексный набор функций с готовыми к использованию возможностями
Гибкие варианты развертывания (облачное или самостоятельное размещение)
Сильные возможности интеграции через RESTful API
Недостатки
Требуется ключ API и потенциально значительная настройка для самостоятельно размещенной версии
Может потребовать значительных вычислительных ресурсов для полной функциональности
Как использовать R2R
Установите R2R SDK: Установите SDK с помощью pip для Python (pip install r2r) или npm для JavaScript (npm i r2r-js)
Настройте ключ API: Получите ключ API из панели управления SciPhi Cloud и установите его в качестве переменной среды: export R2R_API_KEY=pk_..sk_...
Инициализируйте клиент: Создайте экземпляр клиента R2R - Python: from r2r import R2RClient; client = R2RClient() или JavaScript: const { r2rClient } = require('r2r-js'); const client = new r2rClient()
Загрузите документы: Загрузите документы, используя client.documents.create(file_path='/path/to/file') или используйте примеры документов с помощью client.documents.create_sample(hi_res=True)
Список документов: Просмотрите загруженные документы, используя client.documents.list()
Базовый поиск: Выполните базовый поиск с помощью: results = client.retrieval.search(query='Здесь ваш поисковый запрос')
RAG с цитатами: Получите ответы с цитатами, используя: response = client.retrieval.rag(query='Здесь ваш вопрос')
Агентское рассуждение: Используйте расширенное рассуждение с помощью: response = client.retrieval.agent(message={'role':'user', 'content': 'Ваш сложный запрос'}, rag_generation_config={configuration parameters})
Мониторинг статуса: Проверьте статус обработки документов и управляйте документами через панель управления или конечные точки API
Доступ к дополнительным функциям: Изучите гибридный поиск, графы знаний и мультимодальное поглощение контента через предоставленные конечные точки API и документацию на r2r-docs.sciphi.ai
Часто задаваемые вопросы о R2R
R2R (Reason to Retrieve) - это продвинутая система поиска на основе искусственного интеллекта, которая поддерживает генерацию, дополненную поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG), с функциями, готовыми к использованию в production-среде. Она построена на основе RESTful API и предлагает мультимодальное поглощение контента, гибридный поиск, графы знаний и комплексное управление документами.
Видео R2R
Популярные статьи
Reve 1.0: Революционный генератор изображений с использованием ИИ и руководство по использованию
Mar 31, 2025
Gemma 3 от Google: откройте для себя самую эффективную модель ИИ на сегодняшний день | Руководство по установке и использованию 2025
Mar 18, 2025
Бесплатные промокоды Pixverse в марте 2025 года и как их использовать
Mar 10, 2025
Реферальные коды HiWaifu AI в марте 2025 года и как их использовать
Mar 10, 2025
Последние ИИ-инструменты, похожие на R2R
Folderr
Folderr is a comprehensive AI platform that enables users to create custom AI assistants by uploading unlimited files, integrating with multiple language models, and automating workflows through a user-friendly interface.
InDesign Translator
InDesign Translator — это онлайн-сервис перевода, который позволяет пользователям переводить файлы InDesign, сохраняя форматирование и стили, и предлагает перевод с поддержкой ИИ и удобные функции совместной работы без необходимости установки InDesign у переводчиков.
Specgen.ai
Specgen.ai is an AI-powered platform that helps businesses optimize their bid responses by automatically analyzing tender requirements and generating personalized responses while ensuring 100% data confidentiality through proprietary AI models.
TurboDoc
TurboDoc - это программное обеспечение для обработки счетов на основе ИИ, которое автоматически извлекает и преобразует неструктурированные данные счетов в организованные, легкие для чтения структурированные данные через интеграцию с Gmail и интеллектуальную обработку документов.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на R2R
Claude Folder Upload
Расширение для Chrome, которое позволяет пользователям загружать целые папки в Claude AI, при этом интеллектуально сохраняя структуры каталогов и отношения между файлами, с умными фильтрационными возможностями для нерелевантных файлов.
ReadHero
ReadHero — это комплексное приложение для отслеживания чтения и ведения заметок, которое помогает читателям лучше запоминать и удерживать прочитанное, обеспечивая отслеживание прогресса, ведение заметок и управление книгами в одном месте.
Google NotebookLM Plus
NotebookLM Plus — это премиум-подписка на ИИ-ассистента для исследований от Google, который предлагает улучшенные функции, такие как увеличенные лимиты использования, настраиваемые ответы, возможности командного сотрудничества и защиту корпоративного уровня.
Coda
Coda — это универсальное коллаборативное рабочее пространство, которое сочетает гибкость документов, структуру электронных таблиц, мощь приложений и интеллект искусственного интеллекта.