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探索AI检索系统新突破,R2R实现高效知识管理和智能问答。核心内容:1. R2R系统简介及其支持的RAG功能2. 系统特点:多模态内容摄取、混合搜索、知识图谱及智能RAG3. 应用场景与使用指南:云服务选项、自托管及API安装设置
R2R[1] (Reason to Retrieve)是一个先进的 AI 检索系统,支持检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)功能,并具备生产级特性。它基于 RESTful API 构建,提供多模态内容摄取、混合搜索、知识图谱以及全面的文档管理功能。
此外,R2R 还包含一个深度研究 API,能够从知识库和互联网中获取相关数据,为复杂查询提供更丰富、更具上下文感知能力的答案。
.txt
、.pdf
、.json
、.png
、.mp3
等多种格式文件。R2R 可广泛应用于需要高效检索和知识管理的场景,例如:
通过 SciPhi Cloud 使用 R2R,无需信用卡即可享受免费套餐,详细可参考快速开始[2]。
pip install r2r
export OPENAI_API_KEY=sk-...
python -m r2r.serve
git clone git@github.com:SciPhi-AI/R2R.git && cd R2R
export R2R_CONFIG_NAME=full OPENAI_API_KEY=sk-...
docker compose -f compose.full.yaml --profile postgres up -d
详细自托管指南请参考自托管文档[3]。
pip install r2r
export R2R_API_KEY=pk_..sk_... # Get from SciPhi Cloud dashboard
npm i r2r-js
export R2R_API_KEY=pk_..sk_... # Get from SciPhi Cloud dashboard
from r2r import R2RClient
client = R2RClient() # 如为自托管,请指定 base_url
const { r2rClient } = require('r2r-js');
const client = new r2rClient(); // 如为自托管,请指定 baseURL
client.documents.create_sample(hi_res=True)
client.documents.list()
results = client.retrieval.search(query="What is DeepSeek R1?")
response = client.retrieval.rag(query="What is DeepSeek R1?")
response = client.retrieval.agent(
message={"role":"user", "content": "What does deepseek r1 imply? Think about market, societal implications, and more."},
rag_generation_config={
"model"="anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219",
"extended_thinking": True,
"thinking_budget": 4096,
"temperature": 1,
"top_p": None,
"max_tokens_to_sample": 16000,
},
mode="research" # 深度研究风格输出
)
注:本文内容仅供参考,具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看,感谢你的阅读~
Github地址: https://github.com/SciPhi-AI/R2R
[2]快速开始: https://r2r-docs.sciphi.ai/documentation/quickstart
[3]自托管文档: https://r2r-docs.sciphi.ai/self-hosting/installation/overview
[4]R2R 官方文档: https://r2r-docs.sciphi.ai/
[5]SciPhi Cloud: https://app.sciphi.ai
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