R2R: Ein fortschrittliches KI-Retrieval-System (RAG) für multimodales Content-Parsing und die Kombination von Wissensgraphen mit hybrider Suche

Allgemeine Einführung

R2R (RAG to Riches) ist ein hochmodernes KI-Retrievalsystem, das die Retrieval Augmented Generation (RAG)-Funktionalität mit produktionsreifen Funktionen unterstützt. Das System basiert auf einer containerisierten RESTful-API und bietet multimodales Content-Parsing, hybride Suchfunktionen, konfigurierbares GraphRAG und umfassende Benutzer- und Dokumentenverwaltungsfunktionen. R2R kann Inhalte in einer Vielzahl von Formaten analysieren, wie z. B. Text, PDF, JSON, Bilder und Audiodateien, und kombiniert semantische und Schlagwortsuchen für eine höhere Relevanz bei der Suche. Darüber hinaus unterstützt R2R die automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen zur Erstellung von Wissensgraphen, die von GraphRAG geclustert und zusammengefasst werden, um den Nutzern umfassendere Einblicke zu bieten.

Ein quelloffenes React+Next.js-Admin-Dashboard, das mit R2R über eine GUI interagiert.

Automatisches Extrahieren von Entitäten und Beziehungen zum Aufbau eines Wissensgraphen.

Funktionsliste

• Multimodale InhaltsanalyseUnterstützung für das Parsen von Text, PDF, JSON, Bildern, Audio und anderen Formaten.
• Hybride SucheKombination von semantischer Suche und Schlagwortsuche zur Verbesserung der Suchrelevanz durch reziproke Ranking-Fusion.
• WissenslandkarteAutomatisches Extrahieren von Entitäten und Beziehungen zum Aufbau eines Wissensgraphen.
• GraphRAGClustering und Zusammenfassung der erstellten Diagramme, um einen besseren Einblick zu erhalten.
• BenutzerverwaltungEffiziente Verwaltung von Dokumenten und Benutzerrollen.
• BeobachtbarkeitÜberwachung und Analyse der RAG-Motorleistung.
• KonfigurationsmanagementEinrichten der Anwendung mithilfe einer intuitiven Konfigurationsdatei.
• InstrumententafelnEin auf React und Next.js basierendes Open-Source-Admin-Dashboard, das über eine GUI mit R2R interagiert.

📊 GraphRAG:

GraphRAG erweitert das traditionelle RAG um die Fähigkeiten des Wissensgraphen zur Erkennung von Gemeinschaften und zur Zusammenfassung von Informationen, so dass dieser Ansatz reichhaltigere kontextuelle Informationen und umfassendere Antworten liefern kann.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

R2R kann schnell über Docker oder pip installiert werden. Hier sind die detaillierten Installationsschritte:

Installation mit pip

1. Installieren Sie das R2R-Kernpaket:

   pip install r2r

2. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen:

   export OPENAI_API_KEY=sk-...
export POSTGRES...

3. Installieren Sie den kompletten R2R-Kern und seine Abhängigkeiten:

   pip install 'r2r[core,ingestion-bundle]'
r2r --config-name=default serve

Installieren mit Docker

1. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen:

   export OPENAI_API_KEY=sk-...

2. R2R und seine Abhängigkeiten einleiten:

   r2r serve --docker --full

Funktion Betriebsanleitung

Multimodale Inhaltsanalyse

R2R unterstützt das Parsen von Inhalten in einer Vielzahl von Formaten, darunter Text, PDF, JSON, Bilder und Audiodateien. Benutzer können diese Dateien über die API hochladen, und das System wird automatisch analysiert und nützliche Informationen extrahieren.

Hybride Suche

R2R kombiniert semantische und stichwortbezogene Suche, um die Relevanz der Suchergebnisse durch eine reziproke Ranking-Fusion zu verbessern. Nutzer können über die API Suchanfragen stellen, und das System liefert die relevantesten Ergebnisse.

Wissenslandkarte

R2R ist in der Lage, automatisch Entitäten und Beziehungen zu extrahieren, um Wissensgraphen zu erstellen. Benutzer können diese Wissensgraphen über eine API anzeigen und verwalten, um tiefere Einblicke zu gewinnen.

GraphRAG

Die GraphRAG-Funktion ermöglicht es den Nutzern, erstellte Diagramme zu clustern und zusammenzufassen, um einen besseren Einblick zu erhalten. Die Nutzer können die GraphRAG-Funktion über die API konfigurieren und nutzen.

Benutzerverwaltung

R2R bietet umfassende Funktionen zur Benutzer- und Dokumentenverwaltung. Benutzer können Dokumente und Benutzerrollen über ein Dashboard oder eine API verwalten, um einen effizienten Systembetrieb zu gewährleisten.

Beobachtbarkeit

R2R bietet Werkzeuge zur Überwachung und Analyse der Leistung des RAG-Systems. Die Benutzer können die Leistungsindikatoren des Systems über das Dashboard einsehen, um Probleme rechtzeitig zu erkennen und zu beheben.

Konfigurationsmanagement

Das R2R wird mithilfe einer intuitiven Konfigurationsdatei eingerichtet. Benutzer können die Konfigurationsdatei nach Bedarf ändern, um verschiedene Parameter des Systems anzupassen.

Instrumententafeln

R2R bietet ein auf React und Next.js basierendes Open-Source-Management-Dashboard, das es den Nutzern ermöglicht, mit R2R über eine grafische Benutzeroberfläche zu interagieren, um das System zu verwalten und zu überwachen.

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