R2R

Cree, escale e implemente aplicaciones de generación aumentada de recuperación de última generación.

Acerca de

R2R (RAG to Riches), Elasticsearch para RAG, cierra la brecha entre experimentar e implementar aplicaciones de generación aumentada de recuperación (RAG) de última generación. Es una plataforma completa que le ayuda a crear y lanzar rápidamente soluciones RAG escalables. Construido alrededor de una API RESTful en contenedores, R2R ofrece soporte de ingesta multimodal, búsqueda híbrida, capacidades GraphRAG, administración de usuarios y funciones de observabilidad.

Para obtener una vista más completa de R2R, consulte la documentación completa.

Características clave

• ? Ingestión multimodal : Parse .txt , .pdf , .json , .png , .mp3 y más.
• ? Búsqueda híbrida : combine la búsqueda semántica y de palabras clave con una fusión de clasificación recíproca para mejorar la relevancia.
• ? Graph RAG : extrae relaciones automáticamente y crea gráficos de conocimiento.
• Administración de aplicaciones : administre de manera eficiente documentos y usuarios con autenticación completa.
• ? Observabilidad : observe y analice el rendimiento de su motor RAG.
• ? Configurable : aprovisione su aplicación utilizando archivos de configuración intuitivos.
• Panel de control : una aplicación React+Next.js de código abierto con autenticación opcional, para interactuar con R2R a través de GUI.

Qué hay de nuevo

• Versión 3.1.0 6 de septiembre de 2024

  Advertencia: ¡Estos cambios son importantes! Pronto publicaremos un script de migración.

  • Orquestación con Hatchet
  • Proveedor de ingesta predeterminado establecido en No estructurado
  • Proceso de construcción de gráficos de conocimiento mejorado

Instalar con pip

La forma recomendada de comenzar con R2R es mediante nuestra CLI.

pip install r2r

Puede ejecutar R2R directamente desde el paquete de Python, pero se deben configurar dependencias adicionales como Postgres+pgvector y se requiere el núcleo completo de R2R:

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

Alternativamente, R2R se puede iniciar junto con sus requisitos dentro de Docker:

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

El comando anterior instalará la instalación full que incluye Hatchet para la orquestación y Unstructured.io para el análisis.

Empezando

• Instalación: Instalación rápida de R2R usando Docker o pip
• Inicio rápido: una introducción rápida a las funciones principales de R2R

API y SDK

• SDK: referencia de API y SDK de Python/JS para interactuar con R2R
• API: referencia de API y SDK de Python/JS para interactuar con R2R
• Configuración: una guía sobre cómo configurar su sistema R2R

Libros de cocina

• Tuberías RAG avanzadas

  • Agente RAG: el poderoso agente RAG de R2R
  • Búsqueda híbrida: introducción a la búsqueda híbrida
  • RAG avanzado: funciones avanzadas de RAG

• Gráficos de conocimiento

  • GraphRAG: Tutorial de GraphRAG

• Funciones de autenticación y administración

  • Desarrollo web: creación de aplicaciones web utilizando R2R
  • Autenticación de usuario: autenticación de usuarios
  • Colecciones: Colecciones de documentos
  • Análisis y observabilidad: registro y análisis de un extremo a otro
  • Aplicación web: conexión con la aplicación R2R

Comunidad

Únase a nuestro servidor Discord para obtener soporte y conectarse tanto con el equipo de R2R como con otros desarrolladores de la comunidad. Ya sea que tenga problemas, busque consejos sobre mejores prácticas o simplemente quiera compartir sus experiencias, estamos aquí para ayudarlo.

Contribuyendo

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