R2R by SciPhi-AI是一个专门的RAG框架，专注于通过迭代细化来改进检索过程。主要特点包括实现新颖的检索算法，支持多步检索过程，与各种嵌入模型和向量存储集成，以及用于分析和可视化检索性能的工具。
适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，特别是在需要创新检索方法的场景。具有 RESTful API 的容器化检索增强一代 （RAG）。具有生产就绪型功能，包括多模式内容摄取、混合搜索功能、可配置的 GraphRAG 以及用户和文档管理。
像 OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司已经展示了人工智能在理解和生成人类语言方面的巨大潜力。但是，构建能够利用组织特定知识和文档的可靠人工智能应用程序需要大量的专业知识和基础设施。你的公司并非人工智能基础设施公司，从头开始构建一个完整的人工智能检索（RAG）系统是没有意义的。R2R（从检索增强生成到价值实现）提供了基础设施和工具，可帮助你在应用程序中实现高效、可扩展且可靠的人工智能文档理解功能。
项目地址：https://r2r-docs.sciphi.ai
一、主要功能
R2R 主要由三个组件构成：文档处理、人工智能驱动的搜索与生成以及分析。文档处理和搜索功能使开发人员能够更轻松地创建能够理解和运用组织知识的智能应用程序。分析工具则让团队能够监控性能、了解使用模式并持续改进系统。
1.R2R 为应用程序提供了可直接用于生产环境的 RAG 功能。
- 同时使用语义和关键词匹配实现快速准确的文档搜索，能够处理 PDF、图像、音频等多种格式的智能文档处理功能。
- 自动提取关系以构建知识图谱，内置用户管理和访问控制功能，通过 REST API 和 SDK 实现简单集成。
2.R2R 提供了一套完整的工具包，简化了人工智能应用程序的构建过程。
- 可随时使用的 Docker 部署方式，便于快速设置和测试；
- 适用于 Python 和 JavaScript 的 SDK，易于集成；
- 支持多种语言访问的 RESTful API；
- 通过直观的配置文件实现灵活配置；
- 针对敏感数据处理可以应用本地部署选项。
3.R2R 提供了构建人工智能应用程序的基础设施。
- 利用先进的人工智能技术使文档可搜索，运用组织知识回答问题。
- 通过内置访问控制保护敏感信息。通过分析功能监控使用情况和性能。可以根据需求增长进行高效扩展
二、技术原理
1. 多模态数据摄取与处理：能够处理多种格式的文档，如常见的 PDF、图像、音频等。对于不同模态的数据，采用相应的处理技术将其转换为可分析的文本或特征向量。例如，对于 PDF 文件，通过文本提取技术获取其中的文字内容；对于图像，可能利用 OCR（光学字符识别）技术提取文字信息，同时还可能提取图像的一些视觉特征；对于音频则先进行语音识别转换为文本。这样就将各种模态的数据统一到文本或特征向量的层面，以便后续处理。
2. 混合搜索机制：结合了语义搜索和关键词搜索。在语义搜索方面，利用深度学习模型（如预训练的语言模型）将用户的查询和文档内容都转换为语义向量，通过计算向量之间的相似度来找到与查询语义相关的文档。同时，也支持传统的关键词搜索，通过对文档中的关键词进行索引和匹配，快速定位包含特定关键词的文档。这种混合搜索方式提高了搜索的准确性和灵活性，能够适应不同用户的查询习惯和需求。
3. 知识图谱构建与利用：具有自动提取关系构建知识图谱的能力。在处理文档时，通过自然语言处理技术识别文本中的实体和它们之间的关系，例如在一篇科技文献中识别出不同的技术、公司、人物等实体以及它们之间的合作、发展等关系，并将这些关系构建成知识图谱。在检索和生成答案时，利用知识图谱来提供更丰富的背景信息和关联知识，增强系统的理解和回答能力。
4. 基于容器的部署与集成：采用 Docker 容器技术进行部署，这使得它在不同的环境中都能方便地运行和管理。通过提供的 Python 和 JavaScript SDKs 以及 RESTful API，开发人员可以轻松地将 R2R 集成到自己的应用程序中，无论是基于 Python 还是 JavaScript 开发的应用，都能快速接入 R2R 的功能，实现文档理解和检索增强的能力，并且可以根据应用的需求进行灵活的配置和扩展。
三、不足之处
1.对数据质量和格式的依赖：其性能在很大程度上依赖于输入数据的质量和格式。如果数据存在噪声、错误或格式不规范，可能会影响文档处理和知识提取的准确性。例如，低质量的 OCR 结果可能导致图像中的文字信息提取错误，进而影响后续的搜索和分析。对于一些复杂的、非标准格式的文档，可能无法有效处理或需要大量的预处理工作。
2.语义理解的局限性：虽然采用了先进的语义搜索技术，但在面对一些语义模糊、隐喻或具有文化特定含义的语言表达时，可能无法完全准确地理解用户意图和文档内容。例如，某些具有地域特色或行业黑话的表述，可能会使系统产生误解，导致检索结果不相关或不准确。
3.知识图谱构建的挑战：在构建知识图谱过程中，可能会遇到实体识别不准确、关系抽取错误等问题。尤其是对于一些新兴领域或专业性极强的领域，由于缺乏足够的训练数据和领域知识，可能无法构建出完整、准确的知识图谱，从而影响系统利用知识图谱进行推理和回答的能力。
4.系统性能和资源消耗：在处理大规模数据和高并发请求时，可能会面临性能瓶颈和资源消耗过大的问题。例如，复杂的文档处理和搜索算法可能需要大量的计算资源和内存，导致响应时间延长，影响用户体验。在资源有限的环境下，可能无法充分发挥其全部功能。
5.缺乏领域适应性的自动调整：虽然具有一定的通用性，但对于不同的应用领域，可能需要手动进行大量的配置和调整才能达到较好的效果。缺乏自动根据不同领域特点进行自适应优化的能力，增加了在特定领域应用时的实施难度和成本。
四、应用场景
1.智能客服领域：在电商、金融等行业的客服场景中，可处理大量的产品信息、业务规则、常见问题等文档资料。通过其强大的检索和生成能力，快速准确地回答客户咨询，如电商客服针对商品详情、物流配送、退换货政策等问题，以及金融客服对于各类理财产品、贷款业务、账户管理等方面的疑问，都能高效回应，提升客户满意度和服务效率。
2.企业知识管理方面：对于拥有海量内部文档的大型企业，如科技公司的技术文档、制造企业的工艺流程文档等，R2R能够实现知识的有效整合与快速检索。员工在研发、生产、管理等工作环节中，可迅速获取所需知识，促进知识共享与创新，减少重复劳动，提高企业整体运营效率。
3.教育与培训场景：在线教育平台可利用 R2R 管理课程资料、学习笔记、参考书籍等内容。学生在学习过程中遇到问题时，能够快速找到相关知识点的讲解和示例，辅助自主学习；教师也可借助其功能丰富教学资源，优化教学内容和方法。此外，企业培训部门能通过 R2R 为员工提供便捷的培训资料检索和学习指导，提升培训效果。
4.内容创作与编辑领域：在新闻媒体、出版行业中，帮助记者、编辑快速查找和整合资料，如在撰写专题报道时检索相关的历史数据、行业动态、专家观点等信息，为创作提供丰富素材和准确依据，提高内容质量和创作效率，同时也有助于确保内容的准确性和深度。
5.法律行业应用：法律事务所或法务部门可通过 R2R 管理海量的法律法规、案例卷宗、合同模板等法律文件。在法律研究、案件分析、合同起草与审核等工作中，快速检索相关法律条文和相似案例，为法律工作者提供有力的支持，降低法律风险，提升法律事务处理的专业性和准确性。
