R2R

R2R est un système d'IA de récupération de pointe (SoTA), prêt pour la production, conçu pour alimenter la prochaine génération d'applications d'IA basées sur la connaissance. Bâti autour d'une API RESTful robuste, R2R fournit l'infrastructure essentielle pour la mise en œuvre de flux de travail de Génération Augmentée par Récupération Agentique (RAG), garantissant que vos Grands Modèles Linguistiques (LLM) fournissent des réponses d'une grande précision, contextuelles et complexes à l'échelle de l'entreprise. C'est la solution complète et fiable pour les développeurs et les ingénieurs en IA ayant besoin de fonctionnalités avancées dans leur pipeline de récupération.

Fonctionnalités Clés

R2R offre une gamme de fonctionnalités avancées qui vont au-delà de la simple recherche vectorielle, vous permettant de construire des applications RAG hautement précises et sophistiquées, capables de gérer de manière fiable des données diverses et des requêtes complexes.

🔎 Recherche Hybride avec Reciprocal Rank Fusion (RRF)

Dépassez la simple similarité vectorielle pour atteindre une précision de récupération supérieure. R2R combine la recherche sémantique (comprendre le sens et le contexte de la requête) avec la recherche par mots-clés (correspondance précise de termes spécifiques). Ces résultats sont ensuite fusionnés intelligemment et reclassés à l'aide de la Reciprocal Rank Fusion (RRF), vous garantissant de récupérer les documents les plus pertinents, même lorsque les requêtes utilisent un jargon technique ou nécessitent un alignement contextuel profond.

🧠 RAG Agentique et Raisonnement Multi-étapes

Abordez les requêtes sophistiquées que les pipelines RAG standards ne parviennent souvent pas à résoudre. R2R intègre un agent de raisonnement et prend en charge les flux de travail Multi-step RAG. Cela permet au système de décomposer automatiquement les requêtes complexes, d'effectuer des recherches en chaîne et de synthétiser des informations provenant de multiples sources avant de générer une réponse finale et complète, améliorant considérablement la qualité des réponses aux questions difficiles.

🌐 Deep Research API

Étendez vos capacités RAG grâce à l'intelligence multi-sources. La Deep Research API utilise un système de raisonnement multi-étapes dédié pour extraire des données pertinentes et actualisées non seulement de votre base de connaissances interne, mais aussi dynamiquement d'Internet. Cette capacité est cruciale pour fournir des réponses plus riches et contextuellement pertinentes aux requêtes hautement complexes et en temps réel qui nécessitent une validation externe ou une connaissance des événements actuels.

📄 Ingestion et Gestion Multimodales

Pérennisez votre base de connaissances en prenant en charge sans effort divers types de données. R2R vous permet d'analyser et d'ingérer une variété de formats de contenu, y compris du texte non structuré (.txt, .pdf, .json), des images (.png) et de l'audio (.mp3). Cela garantit que toutes les connaissances organisationnelles, quel que soit leur format, sont entièrement indexées, fragmentées, intégrées et disponibles pour la récupération.

🔗 Graphes de Connaissances et GraphRAG

Améliorez le contexte en comprenant les relations, pas seulement le contenu. R2R effectue automatiquement l'extraction d'entités et de relations pour construire un graphe de connaissances. En utilisant GraphRAG, le système exploite ces données de relations structurelles lors de la récupération, conduisant à des réponses conscientes des relations qui offrent des informations plus approfondies et un meilleur contexte pour les concepts connectés.

Cas d'Usage

R2R est conçu pour les ingénieurs et développeurs en IA qui ont besoin d'une infrastructure robuste pour faire passer leurs applications RAG du prototype à la production de manière fiable.

1. Construction d'une Base de Connaissances Interne Avancée

Vous pouvez ingérer rapidement des milliers de documents internes (PDF, rapports, comptes rendus de réunions) grâce à l'ingestion multimodale de R2R. En tirant parti de la recherche hybride (Hybrid Search) et du RAG avec citations, vous pouvez offrir aux employés un chatbot interne qui fournit des réponses précises et vérifiables, directement liées aux documents sources, minimisant les hallucinations et maximisant la confiance dans les informations fournies.

2. Exécution de Recherches Financières ou Scientifiques Complexes

Pour les questions nécessitant une analyse multifacette, telles que "Quelles sont les implications marchandes, sociétales et réglementaires de la dernière version du modèle d'IA ?", vous pouvez déployer le Deep Research RAG Agent. Cet agent effectue un raisonnement multi-étapes, extrayant le contexte de vos données internes structurées et le combinant avec des informations web en temps réel, offrant une réponse synthétisée, riche et complète qui imite les flux de travail de recherche humaine.

3. Développement d'Agents de Support Client Conscients des Relations

Si votre base de connaissances implique des hiérarchies complexes (par exemple, dépendances de produits, structures organisationnelles ou précédents juridiques), la fonctionnalité Knowledge Graph de R2R devient inestimable. En activant GraphRAG, votre agent de support peut comprendre les connexions implicites entre les entités, lui permettant de répondre à des requêtes telles que : "Comment la dépréciation du Produit A affecte-t-elle les clients utilisant les services B et C associés ?" avec une précision contextuelle.

Avantages Uniques

R2R est spécialement conçu pour le déploiement de RAG sophistiqués, offrant des avantages cruciaux par rapport aux implémentations de magasins vectoriels de base.

• Architecture prête pour la production : Conçu autour d'une API RESTful fiable, R2R offre une authentification robuste (gestion des utilisateurs et des accès), une gestion du cycle de vie des documents et des API structurées, essentielles pour le déploiement et la maintenance d'applications d'IA à fort trafic et critiques à grande échelle.

• Flux de travail agentique intégré : Contrairement aux systèmes où les agents RAG et de raisonnement sont des composants séparés, R2R intègre l'agent de raisonnement directement dans le pipeline de récupération. Cela permet une exécution fluide des requêtes multi-étapes et une synthèse de données complexe, nécessaires pour les cas d'utilisation sophistiqués.

• Précision de récupération supérieure : La combinaison de la recherche hybride (sémantique + mots-clés) et de la Reciprocal Rank Fusion garantit une probabilité plus élevée de récupérer un contexte véritablement pertinent, se traduisant directement par des réponses LLM plus précises et utiles par rapport aux systèmes reposant uniquement sur la similarité vectorielle.

Conclusion

R2R fournit l'infrastructure avancée et de qualité production nécessaire pour construire des systèmes de génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation) performants, précis et complexes. En intégrant l'Agentic RAG, les Knowledge Graphs et une recherche hybride supérieure, R2R garantit que vos applications d'IA peuvent gérer de manière fiable les requêtes les plus complexes et les types de données les plus divers.

Découvrez comment R2R peut élever vos capacités de récupération d'IA et transformer votre base de connaissances en un atout puissant et intelligent.