R2R: マルチモーダルコンテンツを解析し、知識グラフとハイブリッド検索を組み合わせた高度AI検索(RAG)システム

はじめに

R2R(RAG to Riches)は、RAG(Retrieval Augmented Generation)機能をサポートする最先端のAI検索システムです。コンテナ化されたRESTful API上に構築されたこのシステムは、マルチモーダルコンテンツの解析、ハイブリッド検索機能、設定可能なGraphRAG、包括的なユーザーとドキュメントの管理機能を提供します。R2Rは、テキスト、PDF、JSON、画像、音声ファイルなどの様々な形式のコンテンツを解析することができ、より関連性の高い検索のためにセマンティック検索とキーワード検索を組み合わせることができます。さらに、R2Rは、ナレッジグラフを構築するためのエンティティやリレーションシップの自動抽出をサポートし、それらはGraphRAGによってクラスタ化、要約され、ユーザーにより豊かな洞察を提供します。

オープンソースのReact+Next.js管理ダッシュボードで、GUIを介してR2Rと対話する。

エンティティやリレーションシップを自動的に抽出し、ナレッジグラフを構築します。

機能一覧

• マルチモーダルコンテンツ分析テキスト、PDF、JSON、画像、音声、その他のフォーマットの解析をサポート。
• ハイブリッド検索セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせ、相互ランキング融合により検索関連性を向上。
• ナレッジマップエンティティとその関係を自動的に抽出し、ナレッジグラフを構築します。
• グラフラグ作成されたグラフをクラスタリングして要約し、より豊かな洞察を提供する。
• ユーザー管理ドキュメントとユーザーロールを効率的に管理します。
• 観測可能性RAGエンジンのパフォーマンスをモニターし、分析する。
• 構成管理直感的な設定ファイルを使ってアプリケーションをセットアップします。
• インストルメントパネル: ReactとNext.jsをベースにしたオープンソースの管理ダッシュボードで、GUIを通してR2Rと対話します。

GraphRAG：

GraphRAGは、従来のRAGをKnowledge Graphのコミュニティ検出と要約機能で拡張したものである。情報が文書内でどのようにクラスタ化され、接続されているかを理解することで、このアプローチはより豊かな文脈情報と、より包括的な回答を提供することができる。

ヘルプの使用

設置プロセス

R2RはDockerやpipを使って素早くインストールできる。詳しいインストール手順は以下の通り：

pipによるインストール

1. R2Rコアパッケージをインストールする：

   pip install r2r

2. 環境変数を設定する：

   export OPENAI_API_KEY=sk-...
エクスポート POSTGRES...

3. R2Rのコアと依存関係をインストールします：

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

Dockerを使ったインストール

1. 環境変数を設定する：

   export OPENAI_API_KEY=sk-...

2. R2Rとその依存関係を開始する：

   r2r serve --docker --full

機能操作ガイド

マルチモーダルコンテンツ分析

R2Rは、テキスト、PDF、JSON、画像、音声ファイルなど、様々な形式のコンテンツの解析をサポートしています。ユーザーはAPIを通してこれらのファイルをアップロードすることができ、システムは自動的に解析し、有用な情報を抽出します。

ハイブリッド検索

R2Rは、セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせ、相互ランキング融合によって検索の関連性を向上させる。ユーザーはAPIを介してクエリを送信することができ、システムは最も関連性の高い結果を返す。

ナレッジマップ

R2Rは、エンティティやリレーションシップを自動的に抽出し、ナレッジグラフを構築することができます。ユーザーは、APIを介してこれらのナレッジグラフを閲覧・管理し、より深い洞察を得ることができる。

グラフラグ

GraphRAG機能は、作成されたグラフをクラスタ化し、要約することで、より豊かなインサイトを提供します。ユーザーはAPI経由でGraphRAG機能を設定し、使用することができる。

ユーザー管理

R2Rは、包括的なユーザーとドキュメントの管理機能を提供します。ユーザーは、ダッシュボードやAPIを介してドキュメントやユーザーの役割を管理し、効率的なシステム運用を実現します。

観測可能性

R2Rは、RAGエンジンのパフォーマンスを監視・分析するツールを提供します。ユーザーは、ダッシュボードを通じてシステムのパフォーマンス指標を確認し、問題をタイムリーに特定して解決することができます。

構成管理

R2Rの設定は、直感的なコンフィギュレーション・ファイルを使って行う。ユーザーは必要に応じて設定ファイルを変更し、システムの様々なパラメーターを調整することができる。

インストルメントパネル

R2Rは、ReactとNext.jsをベースにしたオープンソースの管理ダッシュボードを提供しており、ユーザーはGUIを通じてR2Rと対話し、システムを管理・監視することができます。

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