SciPhi + R2R vereinfacht die Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Entwickler können sich auf das Bauen konzentrieren, da die Infrastruktur nicht ihr Hauptanliegen ist.
- Man kann Dokumente aufnehmen, abfragen und schnell AI-gestützte Antworten erhalten.
- Das System unterstützt viele Dateitypen (Plaintext, HTML, DOCX, PDF, Bilder, Audio, Video) und neueste RAG-Techniken (HyDE, Hybrid Search, Multimodality, Reranking, Knowledge Graphs, Assistants u. v. m.).
- In einer vergleichenden Analyse übertrifft R2R führende RAG-Tools in Leistung und Skalierbarkeit.
- Für Unternehmen bietet es eine vollständig verwaltete, skalierbare und sichere RAG-Lösung.
- R2R hat folgende Vorteile:
- Schnellste Bulk-Ingestion mit über 150.000 Tokens pro Sekunde in einem einzigen Thread.
- Effiziente Verarbeitung einzelner Dateien mit über 3 MB/s für PDF-Dateien.
- Horizontale Skalierbarkeit mit der Standard-Client-Server-Architektur. Außerdem kann es automatisch Wissensgraphen aus proprietären Datenbanken erstellen und indexieren und in RAG-Pipelines verwenden.
