R2R:开源的 RAG 集成系统,支持多模态处理、混合搜索、知识图谱构建等增强检索技术

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: R2R 是一款先进的 AI 检索增强生成平台,支持多模态内容处理、混合搜索和知识图谱构建,适用于复杂数据处理和分析的生产环境。

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  1. 功能:支持多模态内容处理、混合搜索、知识图谱构建。
  2. 技术:基于 RESTful API,提供 GraphRAG 聚类分析和用户管理。
  3. 应用:适用于客户服务自动化、企业知识管理、智能聊天机器人等场景。

正文(附运行示例)

R2R 是什么

公众号: 蚝油菜花 - R2R

R2R 是一款先进的 AI 检索系统,专注于 Retrieval-Augmented Generation(增强型检索生成)。它集成了多模态内容摄取、混合搜索、知识图谱构建、GraphRAG 聚类分析、用户和文档管理等核心功能。

R2R 基于 RESTful API 提供服务,支持快速部署,用户可以通过直观的配置文件和开源 React+Next.js 管理仪表板进行交互。R2R 简化了 AI 应用的开发,提高了检索效率和准确性,适用于需要复杂数据处理和分析的生产环境。

R2R 的主要功能

  • 多模态摄取:解析和处理多种格式的文件,包括文本、PDF、JSON、图片和音频等。
  • 混合搜索:结合语义搜索和关键词搜索技术,基于相互融合排名提高搜索结果的相关性。
  • 知识图谱:自动从数据中提取实体和关系,构建知识图谱支持更深入的数据分析。
  • GraphRAG:在构建的知识图谱上进行聚类和总结,提供更丰富的洞察力。
  • 用户管理:支持在 R2R 系统中高效地管理文档和用户角色。
  • 可观测性:提供工具观察和分析 RAG 引擎的性能。

如何运行 R2R

1. 安装 R2R

推荐使用 CLI 安装 R2R:

pip install r2r

2. 运行 R2R

可以直接从 Python 包中运行 R2R,但需要配置额外的依赖项,如 Postgres+pgvector:

pip install 'r2r[core,ingestion-bundle]'
r2r --config-name=default serve

3. 使用 Docker 运行 R2R

R2R 也可以与 Docker 一起运行:

r2r serve --docker --full

资源


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