R2R

R2R — это современнейшая (SoTA) готовая к промышленному внедрению система извлечения информации на базе ИИ, разработанная для обеспечения работы нового поколения интеллектуальных ИИ-приложений, способных оперировать знаниями. Построенная на надёжном RESTful API, R2R предоставляет ключевую инфраструктуру для реализации рабочих процессов Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG), гарантируя, что ваши Large Language Models (LLMs) будут выдавать высокоточные, контекстуальные и сложные ответы в масштабах предприятия. Это комплексное, надёжное решение для разработчиков и ИИ-инженеров, которым требуются расширенные возможности в их конвейере извлечения информации.

Ключевые особенности

R2R предлагает набор передовых функций, выходящих за рамки простого векторного поиска, позволяя создавать высокоточные и сложные RAG-приложения, которые надёжно обрабатывают разнообразные данные и непростые запросы.

🔎 Hybrid Search с Reciprocal Rank Fusion (RRF)

Преодолейте ограничения простой векторной схожести для достижения превосходной точности извлечения. R2R объединяет семантический поиск (понимание значения и контекста запроса) с поиском по ключевым словам (точное сопоставление конкретных терминов). Полученные результаты затем интеллектуально объединяются и переранжируются с использованием Reciprocal Rank Fusion (RRF), гарантируя извлечение наиболее релевантных документов, даже если запросы содержат технический жаргон или требуют глубокой контекстной привязки.

🧠 Agentic RAG и многошаговые рассуждения

Справляйтесь со сложными запросами, которые стандартные RAG-конвейеры зачастую не могут разрешить. R2R интегрирует агент рассуждений и поддерживает рабочие процессы Multi-step RAG. Это позволяет системе автоматически декомпозировать сложные запросы, выполнять последовательные поиски и синтезировать информацию из нескольких источников, прежде чем сгенерировать окончательный, исчерпывающий ответ, что значительно повышает качество ответов на трудные вопросы.

🌐 Deep Research API

Расширьте свои возможности RAG с помощью многоисточникового анализа. Deep Research API использует специализированную систему многошагового рассуждения для получения релевантных, актуальных данных не только из вашей внутренней базы знаний, но и динамически из интернета. Эта возможность критически важна для предоставления более полных, контекстно-ориентированных ответов на особо сложные запросы в реальном времени, требующие внешней проверки или осведомлённости о текущих событиях.

📄 Мультимодальный приём и управление данными

Обеспечьте перспективность своей базы знаний, без труда поддерживая разнообразные типы данных. R2R позволяет анализировать и загружать различные форматы контента, включая неструктурированный текст (.txt, .pdf, .json), изображения (.png) и аудио (.mp3). Это гарантирует, что все организационные знания, независимо от формата, будут полностью проиндексированы, разбиты на фрагменты, векторизованы и доступны для извлечения.

🔗 Графы знаний и GraphRAG

Улучшите контекст, понимая не только содержимое, но и взаимосвязи. R2R автоматически выполняет извлечение сущностей и связей для построения графа знаний. Используя GraphRAG, система задействует эти данные о структурных связях в процессе извлечения, что приводит к ответам, учитывающим взаимосвязи, и обеспечивает более глубокое понимание и лучший контекст для связанных концепций.

Сценарии использования

R2R разработан для ИИ-инженеров и разработчиков, которым необходима надёжная инфраструктура для уверенного перехода их RAG-приложений от прототипа к промышленной эксплуатации.

1. Создание передовой внутренней базы знаний

Вы можете быстро загрузить тысячи внутренних документов (PDF-файлы, отчёты, стенограммы совещаний) с помощью функции мультимодального приёма данных R2R. Используя Hybrid Search и RAG с цитатами, вы можете предоставить сотрудникам внутренний чат-бот, который выдаёт точные, проверяемые ответы, непосредственно связанные с исходными документами, минимизируя галлюцинации и максимально повышая доверие к предоставляемой информации.

2. Выполнение сложных финансовых или научных исследований

Для вопросов, требующих многостороннего анализа, например: "Каковы рыночные, социальные и регуляторные последствия выпуска последней модели ИИ?", вы можете развернуть Deep Research RAG Agent. Этот агент выполняет многошаговые рассуждения, извлекая контекст из ваших структурированных внутренних данных и комбинируя его с веб-информацией в реальном времени, предоставляя синтезированный, богатый и исчерпывающий ответ, имитирующий рабочие процессы человеческого исследования.

3. Разработка агентов поддержки клиентов, учитывающих взаимосвязи

Если ваша база знаний включает сложные иерархии (например, зависимости продуктов, организационные структуры или юридические прецеденты), функциональность Knowledge Graph от R2R становится бесценной. Включив GraphRAG, ваш агент поддержки сможет понимать неявные связи между сущностями, что позволит ему с контекстной точностью отвечать на запросы вроде: "Как прекращение поддержки Продукта A повлияет на клиентов, использующих связанные услуги B и C?"

Уникальные преимущества

R2R разработан специально для сложного развёртывания RAG, предлагая решающие преимущества перед базовыми реализациями векторных хранилищ.

• Архитектура, готовая к производству: Построенная на надёжном RESTful API, R2R обеспечивает надёжную аутентификацию (User & Access Management), управление жизненным циклом документов и структурированные API, которые необходимы для развёртывания и поддержки высоконагруженных, критически важных ИИ-приложений в масштабе.

• Интегрированный агентный рабочий процесс: В отличие от систем, где RAG и агенты рассуждений являются отдельными компонентами, R2R интегрирует агент рассуждений непосредственно в конвейер извлечения. Это обеспечивает бесшовное, многошаговое выполнение запросов и сложный синтез данных, необходимый для продвинутых сценариев использования.

• Превосходная точность извлечения: Сочетание Hybrid Search (семантический + по ключевым словам) и Reciprocal Rank Fusion обеспечивает более высокую вероятность извлечения действительно релевантного контекста, что напрямую приводит к более точным и полезным ответам LLM по сравнению с системами, полагающимися исключительно на векторное сходство.

Заключение

R2R предоставляет передовую, производственно-готовую инфраструктуру, необходимую для создания высокопроизводительных, точных и сложных систем Retrieval-Augmented Generation. Интегрируя Agentic RAG, Knowledge Graphs и превосходный Hybrid Search, R2R гарантирует, что ваши ИИ-приложения смогут надёжно обрабатывать самые сложные запросы и разнообразные типы данных.

Узнайте, как R2R может поднять ваши возможности извлечения информации на базе ИИ на новый уровень и превратить вашу базу знаний в мощный, интеллектуальный актив.