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What is R2R?
R2R是一個最先進（SoTA）、可供生產部署的AI檢索系統，旨在為下一代具備知識感知能力的AI應用提供強大動力。R2R以其穩固的RESTful API為核心，提供了實施Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) 工作流程的必要基礎設施，確保您的大型語言模型（LLMs）能在企業級規模下，提供高度準確、具情境感知且複雜的回應。對於需要在其檢索管線中整合進階功能的開發者和AI工程師而言，R2R是全面且可靠的解決方案。
主要特色
R2R提供了一系列超越基本向量搜尋的進階功能，讓您能建構高度準確且精密的RAG應用程式，可靠地處理各種資料類型和複雜查詢。
🔎 結合互惠排名融合（RRF）的混合搜尋
突破單純的向量相似度限制，實現卓越的檢索準確性。R2R將語義搜尋（理解查詢的含義與情境）與關鍵字搜尋（精確匹配特定術語）相結合。這些結果隨後透過智能合併，並運用 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 進行重新排名，確保即使查詢使用了專業術語或需要深層情境對齊，您也能檢索到最相關的文件。
🧠 代理式RAG與多步驟推理
解決標準RAG管線難以處理的複雜查詢。R2R整合了推理代理（reasoning agent）並支援 Multi-step RAG 工作流程。這使系統能夠自動拆解複雜查詢，執行鏈式查找，並在生成最終、全面性答案之前，從多個來源綜合資訊，大幅提升針對困難問題的回應品質。
🌐 深度研究API
透過多源情報拓展您的RAG能力。Deep Research API運用專屬的多步驟推理系統，不僅能從您的內部知識庫中獲取相關的最新資料，還能從網際網路動態擷取。這項能力對於提供更豐富、具情境感知的回應至關重要，尤其適用於需要外部驗證或時事洞察的高度複雜即時查詢。
📄 多模態資料攝取與管理
輕鬆支援多樣化的資料類型，讓您的知識庫面向未來。R2R讓您能夠解析並攝取各種內容格式，包含非結構化文字（.txt, .pdf, .json）、圖片（.png）和音訊（.mp3）。這確保了所有組織知識，無論格式為何，都能被完整索引、分塊、嵌入並可供檢索。
🔗 知識圖譜與GraphRAG
不僅理解內容，更能洞察關係，進而強化情境。R2R會自動執行實體與關係提取，以建構知識圖譜。透過運用 GraphRAG ，系統在檢索時能利用這些結構性關係資料，從而產生具備關係感知能力的回應，為相關概念提供更深刻的洞察和更佳的情境理解。
應用場景
R2R專為AI工程師和開發者而設計，為其將RAG應用程式從原型可靠地推進至生產階段，提供穩固的基礎設施。
1. 建構進階內部知識庫
您可利用R2R的多模態資料攝取功能，快速攝取數千份內部文件（PDF、報告、會議記錄）。透過結合混合搜尋（Hybrid Search）與帶有引文的RAG，您可以為員工提供一個內部聊天機器人，它能提供精確、可驗證且直接連結至原始文件的答案，從而最大程度地減少幻覺（hallucination）現象，並提升對所提供資訊的信任度。
2. 執行複雜的金融或科學研究
對於需要多面向分析的問題，例如「最新AI模型發布的市場、社會和監管影響為何？」，您可以部署 Deep Research RAG Agent 。此代理程式會執行多步驟推理，從您的內部結構化資料中提取情境，並結合即時網路資訊，提供一個模仿人類研究工作流程的綜合、豐富且全面的答案。
3. 開發具備關係感知能力的客戶支援代理
若您的知識庫涉及複雜的層次結構（例如，產品依賴性、組織結構或法律先例），R2R的 Knowledge Graph 功能將變得無比寶貴。透過啟用GraphRAG，您的支援代理程式能理解實體之間隱含的連接關係，使其能以情境準確性回答諸如「產品A的淘汰將如何影響使用相關服務B和C的客戶？」這類問題。
獨特優勢
R2R專為精密的RAG部署而設計，相較於基本的向量資料庫實作方案，其提供了關鍵性的優勢。
可供生產部署的架構： R2R以可靠的RESTful API為核心，提供強大的身分驗證（使用者與存取管理）、文件生命週期管理以及結構化API，這些對於大規模部署和維護高流量、任務關鍵型AI應用程式至關重要。
整合式代理工作流程： 不同於RAG與推理代理程式作為獨立元件的系統，R2R將推理代理程式直接整合到檢索管線中。這實現了無縫的多步驟查詢執行和複雜資料合成，這是精密應用場景所必需的。
卓越的檢索準確性： 混合搜尋（語義 + 關鍵字）與Reciprocal Rank Fusion的結合，確保了更高機率檢索到真正相關的情境，相較於僅依賴向量相似度的系統，這直接轉化為更準確且有用的LLM回應。
結論
R2R提供了進階且生產級的基礎設施，這是建構高效能、準確且複雜的檢索增強生成系統所必需的。透過整合Agentic RAG、知識圖譜和卓越的混合搜尋，R2R確保您的AI應用程式能夠可靠地處理最具挑戰性的查詢和多樣化的資料類型。
探索R2R如何提升您的AI檢索能力，並將您的知識庫轉化為強大且智慧的資產。
More information on R2R
R2R was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-23.
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