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What is R2R?
R2Rは、次世代の知識認識型AIアプリケーションを強化するために設計された、最新鋭（SoTA）の本番環境対応AI検索システムです。堅牢なRESTful APIを中心に構築されたR2Rは、Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) ワークフローを実装するための不可欠なインフラストラクチャを提供し、貴社の大規模言語モデル（LLM）が企業規模で非常に正確で、文脈に沿った複雑な応答を提供できるようにします。これは、検索パイプラインで高度な機能を必要とする開発者やAIエンジニアにとって、包括的で信頼性の高いソリューションです。
主な機能
R2Rは、基本的なベクトル検索を超えた一連の高度な機能を提供し、多様なデータや複雑なクエリを確実に処理できる、非常に正確で洗練されたRAGアプリケーションを構築することを可能にします。
🔎 Reciprocal Rank Fusion (RRF) を用いたハイブリッド検索
単純なベクトル類似度を超え、優れた検索精度を実現します。R2Rは、セマンティック検索（クエリの意味と文脈を理解）とキーワード検索（特定の用語の正確なマッチング）を組み合わせます。これらの結果は、**Reciprocal Rank Fusion (RRF)** を用いてインテリジェントに統合・再ランク付けされ、専門用語を含むクエリや深い文脈の整合性が必要な場合でも、最も関連性の高いドキュメントが確実に取得されます。
🧠 Agentic RAG と多段階推論
標準的なRAGパイプラインでは解決が難しい高度な問い合わせに対応します。R2Rは推論エージェントを統合し、**Multi-step RAG** ワークフローをサポートします。これにより、システムは複雑なクエリを自動的に分解し、連鎖的な検索を実行し、複数の情報源から情報を統合して、最終的で包括的な回答を生成します。これにより、難しい質問に対する応答品質が大幅に向上します。
🌐 Deep Research API
マルチソースインテリジェンスでRAGの機能を拡張します。Deep Research APIは、専用の多段階推論システムを利用し、社内ナレッジベースからだけでなく、インターネットからも動的に関連性の高い最新データを取得します。この機能は、外部検証や時事問題への対応が必要な、非常に複雑なリアルタイムクエリに対して、より豊富で文脈を理解した回答を提供するために不可欠です。
📄 マルチモーダルな取り込みと管理
多様なデータタイプを容易にサポートすることで、ナレッジベースを将来にわたって活用可能にします。R2Rは、非構造化テキスト（.txt、.pdf、.json）、画像（.png）、音声（.mp3）など、さまざまなコンテンツ形式のパースと取り込みを可能にします。これにより、形式にかかわらず、すべての組織の知識が完全にインデックス化され、チャンク化され、埋め込まれ、検索可能になります。
🔗 ナレッジグラフとGraphRAG
コンテンツだけでなく、関係性を理解することで文脈を強化します。R2Rは、エンティティと関係性の抽出を自動的に行い、ナレッジグラフを構築します。**GraphRAG** を活用することで、システムはこの構造的な関係性データを検索時に利用し、関連する概念に対してより深い洞察とより良い文脈を提供する、関係性を認識した応答を導き出します。
ユースケース
R2Rは、RAGアプリケーションをプロトタイプから本番環境へ確実に移行させるための堅牢なインフラストラクチャを必要とするAIエンジニアおよび開発者向けに設計されています。
1. 高度な社内ナレッジベースの構築
R2Rのマルチモーダル取り込み機能を使用することで、数千もの社内文書（PDF、レポート、会議議事録など）を迅速に取り込むことができます。ハイブリッド検索と引用付きRAGを活用することで、従業員に対して、ソースドキュメントに直接リンクされた正確で検証可能な回答を提供する社内チャットボットを提供し、ハルシネーションを最小限に抑え、提供される情報への信頼性を最大限に高めることができます。
2. 複雑な金融・科学研究の実行
「最新のAIモデルリリースの市場、社会、規制への影響は何か？」といった多角的な分析を必要とする質問に対しては、**Deep Research RAG Agent** を展開できます。このエージェントは多段階推論を実行し、貴社の構造化された内部データから文脈を抽出し、リアルタイムのWeb情報と組み合わせることで、人間の研究ワークフローを模倣した、統合され、豊富で包括的な回答を提供します。
3. 関係性を認識する顧客サポートエージェントの開発
貴社のナレッジベースが複雑な階層構造（例：製品の依存関係、組織構造、法的判例など）を含む場合、R2Rの**Knowledge Graph**機能は非常に価値があります。GraphRAGを有効にすることで、サポートエージェントはエンティティ間の暗黙的なつながりを理解し、「製品Aの廃止は、関連サービスBおよびCを使用している顧客にどのような影響を与えますか？」といったクエリに対して、文脈に応じた正確な回答を可能にします。
独自の利点
R2Rは、高度なRAG展開のために特別に設計されており、基本的なベクトルストアの実装と比較して、重要な利点を提供します。
本番環境対応のアーキテクチャ: 信頼性の高いRESTful APIを中心に構築されたR2Rは、堅牢な認証（ユーザー＆アクセス管理）、ドキュメントライフサイクル管理、および構造化されたAPIを提供します。これらは、大規模でトラフィック量の多い、ミッションクリティカルなAIアプリケーションを展開および維持するために不可欠です。
統合されたAgenticワークフロー: RAGと推論エージェントが個別のコンポーネントであるシステムとは異なり、R2Rは推論エージェントを検索パイプラインと直接統合します。これにより、高度なユースケースに不可欠な、シームレスな多段階クエリ実行と複雑なデータ合成を可能にします。
優れた検索精度: ハイブリッド検索（セマンティック＋キーワード）とReciprocal Rank Fusionの組み合わせにより、真に関連性の高い文脈を取得する可能性を高めます。これは、ベクトル類似度のみに依存するシステムと比較して、LLMの応答がより正確で有用なものになることを直接的に意味します。
結論
R2Rは、高性能で正確かつ複雑なRetrieval-Augmented Generationシステムを構築するために必要な、高度な本番環境対応インフラストラクチャを提供します。Agentic RAG、Knowledge Graphs、優れたハイブリッド検索を統合することで、R2Rは貴社のAIアプリケーションが最も困難なクエリや多様なデータタイプにも確実にC対応できることを保証します。
R2Rが貴社のAI検索能力をいかに向上させ、ナレッジベースを強力でインテリジェントな資産へと変革できるかをご覧ください。
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R2R was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-23.
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