R2R
高度なAI検索システムで、RESTful APIを使用した検索強化生成（RAG）をサポートしています.
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オープンソース開発ツール人工知能
説明
R2R（Reason to Retrieve）は、プロダクション対応の機能を備えた高度なAI検索システムで、Retrieval-Augmented Generation（RAG）をサポートします。RESTful APIを中心に構築されたR2Rは、マルチモーダルコンテンツの取り込み、ハイブリッド検索機能、知識グラフ、包括的な文書管理を提供します。また、知識ベースやインターネットから関連データを取得するための多段階推論システムを利用したDeep Research APIも含まれており、複雑なクエリに対してより豊かな文脈を考慮した回答を提供します。
使い方 R2R?
R2Rを使用するには、pipまたはnpmを介してSDKをインストールし、APIキーを設定してR2Rクライアントを初期化します。その後、文書を取り込み、検索を実行し、APIを通じてデータを管理できます。
の主な機能 R2R:
1️⃣
マルチモーダル取り込み：txt、pdf、json、png、mp3など、さまざまなファイルタイプをサポートします。
2️⃣
ハイブリッド検索：意味検索とキーワード検索を相互ランク融合で組み合わせます。
3️⃣
知識グラフ：データ理解を向上させるために、エンティティと関係を自動的に抽出します。
4️⃣
エージェンティックRAG：検索機能を持つ推論エージェントを統合し、クエリ応答を改善します。
5️⃣
ユーザーアクセス管理：完全な認証とコレクションシステムを提供します。
なぜ使用するのか R2R?
| # | ユースケース | ステータス | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 深いデータ取得と分析を必要とする学術研究。 | ✅ | |
| # 2 | 多様な文書形式から洞察を抽出するビジネスインテリジェンス。 | ✅ | |
| # 3 | 高度な検索と文書処理機能を必要とするコンテンツ管理システム。 | ✅ | |
開発者 R2R?
SciPhiはR2Rの開発者であり、データ取得と処理能力を向上させる高度なAIソリューションに焦点を当てています。彼らはDiscordなどのプラットフォームを通じてサポートとコミュニティの関与を提供しています。