R2R: un sistema avanzado de recuperación de IA (RAG) para el análisis sintáctico de contenidos multimodales y la combinación del grafo de conocimiento con la búsqueda híbrida

Introducción general

R2R (RAG to Riches) es un sistema de recuperación de IA de última generación que soporta la funcionalidad de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) con características listas para la producción. Basado en una API REST en contenedores, el sistema ofrece análisis sintáctico multimodal de contenidos, capacidades de búsqueda híbrida, GraphRAG configurable y completas funciones de gestión de usuarios y documentos. R2R es capaz de analizar contenidos en diversos formatos, como texto, PDF, JSON, imágenes y archivos de audio, y combina búsquedas semánticas y por palabras clave para una recuperación de mayor relevancia. Además, R2R admite la extracción automática de entidades y relaciones para construir gráficos de conocimiento, que GraphRAG agrupa y resume para ofrecer una visión más rica a los usuarios.

Un panel de administración de código abierto React+Next.js que interactúa con R2R a través de una GUI.

Extraiga automáticamente entidades y relaciones para construir un grafo de conocimiento.

Lista de funciones

• Análisis de contenido multimodalSoporte para el análisis sintáctico de texto, PDF, JSON, imágenes, audio y otros formatos.
• Búsqueda híbridaCombining semantic and keyword search to improve retrieval relevance through reciprocal ranking fusion.
• mapa del conocimientoExtrae automáticamente entidades y relaciones para construir un grafo de conocimiento.
• GraphRAGAgrupar y resumir los gráficos creados para obtener información más completa.
• gestión de usuariosGestión eficaz de documentos y funciones de usuario
• observabilidad: Supervisar y analizar el rendimiento del motor RAG.
• gestión de la configuración: Configure la aplicación mediante un archivo de configuración intuitivo.
• paneles de instrumentosUn panel de administración de código abierto basado en React y Next.js que interactúa con R2R a través de una GUI.

📊 GraphRAG:

GraphRAG amplía el RAG tradicional con las capacidades de detección de comunidades y resumen del grafo de conocimiento. Al comprender cómo se agrupa y conecta la información en un documento, este enfoque puede proporcionar información contextual más rica y respuestas más completas.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

R2R puede instalarse rápidamente a través de Docker o pip. Aquí están los pasos detallados de instalación:

Instalación mediante pip

1. Instale el paquete básico R2R:

   pip install r2r

2. Configurar variables de entorno:

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

3. Instale el núcleo completo de R2R y sus dependencias:

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

Instalación con Docker

1. Configurar variables de entorno:

   export OPENAI_API_KEY=sk-...

2. Iniciar R2R y sus dependencias:

   r2r serve --docker --full

Guía de funcionamiento

Análisis de contenido multimodal

R2R permite analizar contenidos en diversos formatos, como texto, PDF, JSON, imágenes y archivos de audio. Los usuarios pueden cargar estos archivos a través de la API y el sistema los analizará automáticamente y extraerá información útil.

Búsqueda híbrida

R2R combina la búsqueda semántica y por palabras clave para mejorar la relevancia de la recuperación mediante la fusión recíproca de clasificaciones. Los usuarios pueden enviar consultas a través de la API y el sistema les devolverá los resultados más relevantes.

mapa del conocimiento

R2R es capaz de extraer automáticamente entidades y relaciones para construir gráficos de conocimiento. Los usuarios pueden ver y gestionar estos gráficos de conocimiento a través de una API para obtener información más detallada.

GraphRAG

La función GraphRAG permite a los usuarios agrupar y resumir los gráficos creados, proporcionando una visión más rica. Los usuarios pueden configurar y utilizar la función GraphRAG a través de la API.

gestión de usuarios

R2R ofrece funciones completas de gestión de usuarios y documentos. Los usuarios pueden gestionar los documentos y las funciones de los usuarios a través de un panel de control o una API para garantizar un funcionamiento eficaz del sistema.

observabilidad

R2R proporciona herramientas para supervisar y analizar el rendimiento del motor RAG. Los usuarios pueden ver las métricas de rendimiento del sistema a través del cuadro de mandos para identificar y resolver los problemas a tiempo.

gestión de la configuración

El R2R se configura mediante un archivo de configuración intuitivo. Los usuarios pueden modificar el archivo de configuración según sea necesario para ajustar diversos parámetros del sistema.

paneles de instrumentos

R2R proporciona un panel de gestión de código abierto basado en React y Next.js que permite a los usuarios interactuar con R2R a través de una interfaz gráfica de usuario para gestionar y supervisar el sistema.