R2R

Créez, faites évoluer et déployez des applications de génération augmentée de récupération de pointe.

À propos

R2R (RAG to Riches), Elasticsearch pour RAG, comble le fossé entre l'expérimentation et le déploiement d'applications de pointe de génération augmentée de récupération (RAG). Il s'agit d'une plateforme complète qui vous aide à créer et à lancer rapidement des solutions RAG évolutives. Construit autour d'une API RESTful conteneurisée, R2R offre une prise en charge de l'ingestion multimodale, une recherche hybride, des fonctionnalités GraphRAG, une gestion des utilisateurs et des fonctionnalités d'observabilité.

Pour une vue plus complète de R2R, consultez la documentation complète.

Principales fonctionnalités

• ? Ingestion multimodale : analysez les fichiers .txt , .pdf , .json , .png , .mp3 et plus encore.
• ? Recherche hybride : combinez la recherche sémantique et par mot-clé avec la fusion de classement réciproque pour une pertinence accrue.
• ? Graph RAG : Extrayez automatiquement les relations et créez des graphiques de connaissances.
• Gestion des applications : gérez efficacement les documents et les utilisateurs avec une authentification complète.
• ? Observabilité : Observez et analysez les performances de votre moteur RAG.
• ? Configurable : provisionnez votre application à l'aide de fichiers de configuration intuitifs.
• Tableau de bord : Une application open source React+Next.js avec authentification facultative, pour interagir avec R2R via l'interface graphique.

Quoi de neuf

• Version 3.1.0 6 septembre 2024

  Attention : ces modifications sont en rupture ! Nous publierons bientôt un script de migration.

  • Orchestration avec Hatchet
  • Fournisseur d'ingestion par défaut défini sur Non structuré
  • Processus de construction de graphes de connaissances amélioré

Installer avec pip

La méthode recommandée pour démarrer avec R2R consiste à utiliser notre CLI.

pip install r2r

Vous pouvez exécuter R2R directement à partir du package python, mais des dépendances supplémentaires telles que Postgres+pgvector doivent être configurées et le noyau R2R complet est requis :

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

Alternativement, R2R peut être lancé parallèlement à ses exigences dans Docker :

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

La commande ci-dessus installera l'installation full qui comprend Hatchet pour l'orchestration et Unstructured.io pour l'analyse.

Commencer

• Installation : Installation rapide de R2R à l'aide de Docker ou pip
• Démarrage rapide : une introduction rapide aux fonctionnalités principales de R2R

API et SDK

• SDK : référence API et SDK Python/JS pour interagir avec R2R
• API : référence API et SDK Python/JS pour interagir avec R2R
• Configuration : Un guide sur la façon de configurer votre système R2R

Livres de cuisine

• Pipelines RAG avancés

  • Agent RAG : le puissant agent RAG de R2R
  • Recherche hybride : introduction à la recherche hybride
  • RAG avancé : fonctionnalités RAG avancées

• Graphiques de connaissances

  • GraphRAG : présentation pas à pas de GraphRAG

• Fonctionnalités d'authentification et d'administration

  • Développement Web : créer des applications Web à l'aide de R2R
  • Authentification utilisateur : authentification des utilisateurs
  • Collections : collections de documents
  • Analyse et observabilité : journalisation et analyse de bout en bout
  • Application Web : connexion avec l'application R2R

Communauté

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