R2R

Erstellen, skalieren und implementieren Sie hochmoderne Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen.

Um

R2R (RAG to Riches), die Elasticsearch für RAG, schließt die Lücke zwischen dem Experimentieren mit und dem Einsatz hochmoderner Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen. Es handelt sich um eine umfassende Plattform, mit der Sie schnell skalierbare RAG-Lösungen erstellen und einführen können. R2R basiert auf einer containerisierten RESTful-API und bietet multimodale Aufnahmeunterstützung, Hybridsuche, GraphRAG-Funktionen, Benutzerverwaltung und Observability-Funktionen.

Eine umfassendere Übersicht über R2R finden Sie in der vollständigen Dokumentation.

Hauptmerkmale

• ? Multimodale Aufnahme : Analysieren Sie .txt , .pdf , .json , .png , .mp3 und mehr.
• ? Hybridsuche : Kombinieren Sie Semantik- und Schlüsselwortsuche mit reziproker Rangfusion für mehr Relevanz.
• ? Graph RAG : Beziehungen automatisch extrahieren und Wissensgraphen erstellen.
• App-Management : Verwalten Sie Dokumente und Benutzer effizient mit vollständiger Authentifizierung.
• ? Beobachtbarkeit : Beobachten und analysieren Sie die Leistung Ihres RAG-Motors.
• ? Konfigurierbar : Stellen Sie Ihre Anwendung mithilfe intuitiver Konfigurationsdateien bereit.
• Dashboard : Eine Open-Source-App React+Next.js mit optionaler Authentifizierung zur Interaktion mit R2R über die GUI.

Was ist neu

• Veröffentlichung 3.1.0 6. September 2024

  Warnung: Diese Änderungen sind bahnbrechend! Wir werden in Kürze ein Migrationsskript veröffentlichen.

  • Orchestrierung mit Hatchet
  • Der Standardaufnahmeanbieter ist auf „Unstrukturiert“ festgelegt
  • Verbesserter Prozess zur Erstellung von Wissensgraphen

Mit pip installieren

Der empfohlene Einstieg in R2R ist die Verwendung unserer CLI.

pip install r2r

Sie können R2R direkt aus dem Python-Paket ausführen, aber zusätzliche Abhängigkeiten wie Postgres+pgvector müssen konfiguriert werden und der vollständige R2R-Kern ist erforderlich:

 # export OPENAI_API_KEY=sk-...
# export POSTGRES...
pip install ' r2r[core,ingestion-bundle] '
r2r --config-name=default serve

Alternativ kann R2R zusammen mit seinen Anforderungen in Docker gestartet werden:

 # export OPENAI_API_KEY=sk-...
r2r serve --docker --full

Mit dem obigen Befehl wird die full Installation installiert, die Hatchet für die Orchestrierung und Unstructured.io für die Analyse enthält.

Erste Schritte

• Installation: Schnelle Installation von R2R mit Docker oder Pip
• Schnellstart: Eine kurze Einführung in die Kernfunktionen von R2R

API und SDKs

• SDK: API-Referenz und Python/JS-SDKs für die Interaktion mit R2R
• API: API-Referenz und Python/JS-SDKs für die Interaktion mit R2R
• Konfiguration: Eine Anleitung zur Konfiguration Ihres R2R-Systems

Kochbücher

• Erweiterte RAG-Pipelines

  • RAG-Agent: R2Rs leistungsstarker RAG-Agent
  • Hybridsuche: Einführung in die Hybridsuche
  • Erweitertes RAG: Erweiterte RAG-Funktionen

• Wissensgraphen

  • GraphRAG: Exemplarische Vorgehensweise von GraphRAG

• Authentifizierungs- und Verwaltungsfunktionen

  • Webentwicklung: Erstellen von Webanwendungen mit R2R
  • Benutzerauthentifizierung: Benutzer authentifizieren
  • Sammlungen: Dokumentensammlungen
  • Analytics & Observability: End-to-End-Protokollierung und -Analyse
  • Webanwendung: Verbindung mit der R2R-Anwendung herstellen

Gemeinschaft

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