R2R学习资料汇总 - 构建、扩展和部署生产级检索增强生成应用
Ray
R2R简介
R2R (RAG to Riches) 是一个用于构建、扩展和部署生产级检索增强生成 (RAG) 应用的完整平台。它被称为"RAG领域的Elasticsearch",旨在帮助开发者快速构建和启动可扩展的RAG解决方案。
核心特性
R2R提供了以下主要功能:
- 📁 多模态摄入: 支持解析 .txt、.pdf、.json、.png、.mp3 等多种格式文件
- 🔍 混合搜索: 结合语义搜索和关键词搜索,提高检索相关性
- 🔗 GraphRAG: 自动提取关系并构建知识图谱
- 🗂️ 应用管理: 高效管理文档和用户,支持完整的身份认证
- 🔭 可观测性: 观察和分析RAG引擎性能
- 🧩 可配置: 使用直观的配置文件配置应用
- 🖥️ 仪表盘: 开源的React+Next.js应用,可通过GUI与R2R交互
学习资源
1. 官方文档
R2R的官方文档是最全面的学习资源,包括:
2. GitHub仓库
R2R的GitHub仓库是获取最新代码和贡献的地方。你可以:
- 查看源代码
- 提交问题或功能请求
- 参与开发贡献
3. 社区资源
入门指南
- 安装R2R:
pip install r2r[core]
- 使用Docker启动:
export OPENAI_API_KEY=sk-... r2r serve --docker
通过以上资源,开发者可以全面了解R2R,快速构建强大的RAG应用。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能在R2R中找到适合自己的学习路径。
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