R2R

R2R – AI 检索增强生成应用开发平台，支持多模态内容处理、混合搜索、知识图谱构建

R2R是什么

R2R是一款领先的人工智能检索系统，专注于增强型检索生成（Retrieval-Augmented Generation）。该系统整合了多模态内容摄取、混合搜索、知识图谱构建、GraphRAG聚类分析以及用户与文档管理等核心功能。R2R通过RESTful API提供服务，便于快速部署，并支持用户通过直观的配置文件和开源的React+Next.js管理仪表板进行交互。R2R旨在简化人工智能应用的开发流程，提升信息检索的效率与准确性，非常适合需要复杂数据处理与分析的行业环境。

R2R的主要功能

• 多模态内容摄取：R2R支持解析多种文件格式，如文本、PDF、JSON、图片和音频等。
• 混合搜索引擎：结合语义搜索与关键词搜索技术，从而提升搜索结果的相关性与准确度。
• 知识图谱构建：自动从数据中提取实体和关系，帮助构建知识图谱，支持深入的数据分析。
• GraphRAG分析：在构建的知识图谱上进行聚类和总结，提供更全面的洞察。
• 用户管理系统：高效管理R2R系统中的文档和用户角色。
• 可观测性工具：提供工具以监测和分析RAG引擎的性能。

R2R的技术支持

• 项目官网：r2r-docs.sciphi.ai
• GitHub仓库：https://github.com/SciPhi-AI/R2R

R2R的应用场景

• 客户服务自动化：利用知识图谱快速检索相关信息，提供即时准确的客户支持。
• 企业知识管理：整合来自不同来源的数据，提高员工检索内部资料的效率。
• 智能对话机器人：作为机器人的后端，支持基于上下文的对话生成，提升用户体验。
• 市场分析工具：对市场数据进行聚类与分析，发现市场趋势和消费者行为模式。
• 教育资源检索：在教育领域，帮助学生和教师快速找到相关的学术资料和教育资源。

常见问题

• R2R的使用难度如何？：R2R提供直观的管理仪表板和配置文件，用户友好，便于上手。
• R2R支持哪些文件格式？：R2R支持文本、PDF、JSON、图片、音频等多种文件格式的摄取与处理。
• 如何部署R2R？：R2R基于RESTful API，支持快速而灵活的部署方案。