Build, deploy, and optimize RAG in production
SciPhi + R2R vereinfacht die Retrieval Augmented Generation (RAG) und ermöglicht es Entwicklern, sich auf das Bauen zu konzentrieren, anstatt sich um die Infrastruktur zu kümmern. Mit diesem System können Dokumente aufgenommen, abgefragt und sofort AI-gestützte Antworten erhalten werden. In nur wenigen Stunden kann man von null zu intelligenten Antworten gelangen. Das System unterstützt eine Vielzahl von Dateitypen für die schnelle Ingestion und bietet Unterstützung für die neuesten RAG-Techniken. Zudem übertrifft R2R in einer vergleichenden Analyse gegen führende RAG-Tools wie LlamaIndex, Haystack, Langchain und RagFlow in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit. Für Unternehmen gibt es auch eine vollständig verwaltete, skalierbare und sichere RAG-Lösung.
Ingestion
R2R bietet einen Quickstart-Support für eine breite Palette von Dateitypen, einschließlich Plaintext, HTML, DOCX, PDF, Bilder, Audio und Video und mehr.
Advanced RAG Techniques
Das System unterstützt die neuesten RAG-Techniken wie HyDE, Hybrid Search, Multimodality, Reranking, Knowledge Graphs, Assistants und mehr.
GraphRAG
Automatisches Erstellen und Indexieren von Wissensgraphen aus Ihren proprietären Datenbanken und deren Verwendung in Ihren RAG-Pipelines.
Vorteile von R2R
- Schnellste Bulk-Ingestion: Verarbeitet über 150.000 Tokens pro Sekunde in einem einzigen Thread.
- Effiziente Verarbeitung einzelner Dateien: Ingestiert über 3 MB/s für PDF-Dateien.
- Horizontale Skalierbarkeit: Lässt sich leicht mit der Standard-Client-Server-Architektur skalieren.
