R2R

R2R – AI 檢索增強生成應用開發平臺，支持多模態內容處理、混合搜索、知識圖譜構建

R2R是什么

R2R是一款領先的人工智能檢索系統，專注于增強型檢索生成（Retrieval-Augmented Generation）。該系統整合了多模態內容攝取、混合搜索、知識圖譜構建、GraphRAG聚類分析以及用戶與文檔管理等核心功能。R2R通過RESTful API提供服務，便于快速部署，并支持用戶通過直觀的配置文件和開源的React+Next.js管理儀表板進行交互。R2R旨在簡化人工智能應用的開發流程，提升信息檢索的效率與準確性，非常適合需要復雜數據處理與分析的行業環境。

R2R的主要功能

• 多模態內容攝取：R2R支持解析多種文件格式，如文本、PDF、JSON、圖片和音頻等。
• 混合搜索引擎：結合語義搜索與關鍵詞搜索技術，從而提升搜索結果的相關性與準確度。
• 知識圖譜構建：自動從數據中提取實體和關系，幫助構建知識圖譜，支持深入的數據分析。
• GraphRAG分析：在構建的知識圖譜上進行聚類和總結，提供更全面的洞察。
• 用戶管理系統：高效管理R2R系統中的文檔和用戶角色。
• 可觀測性工具：提供工具以監測和分析RAG引擎的性能。

R2R的技術支持

• 項目官網：r2r-docs.sciphi.ai
• GitHub倉庫：https://github.com/SciPhi-AI/R2R

R2R的應用場景

• 客戶服務自動化：利用知識圖譜快速檢索相關信息，提供即時準確的客戶支持。
• 企業知識管理：整合來自不同來源的數據，提高員工檢索內部資料的效率。
• 智能對話機器人：作為機器人的后端，支持基于上下文的對話生成，提升用戶體驗。
• 市場分析工具：對市場數據進行聚類與分析，發現市場趨勢和消費者行為模式。
• 教育資源檢索：在教育領域，幫助學生和教師快速找到相關的學術資料和教育資源。

常見問題

• R2R的使用難度如何？：R2R提供直觀的管理儀表板和配置文件，用戶友好，便于上手。
• R2R支持哪些文件格式？：R2R支持文本、PDF、JSON、圖片、音頻等多種文件格式的攝取與處理。
• 如何部署R2R？：R2R基于RESTful API，支持快速而靈活的部署方案。