Build, deploy и оптимизируйте RAG в производстве
SciPhi+R2R представляет собой революционный инструмент для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG). Он позволяет разработчикам легко и быстро внедрять RAG в свои проекты, сосредоточившись на создании интеллектуальных решений, а не на инфраструктуре.
Основные возможности
- Быстрая загрузка данных: SciPhi+R2R поддерживает широкий спектр форматов файлов, включая простой текст, HTML, DOCX, PDF, изображения, аудио и видео. Это позволяет быстро и эффективно ingest (загружать) необходимые документы для последующего получения AI-возможностей ответов.
- Продвинутые техники RAG: Инструмент поддерживает последние методы RAG, такие как HyDE, гибридный поиск, мультимодальность, переранжирование, графы знаний, ассистенты и другие. Это позволяет создавать более точные и комплексные системы на основе RAG.
- Автоматическое построение и индексирование графов знаний: С SciPhi+R2R можно автоматически строить и индексировать графы знаний на основе собственных данных, что позволяет использовать их в RAG-пайплайнах для более глубокого анализа и получения ответов.
Продуктивность и масштабируемость
В сравнении с другими лидирующими инструментами для RAG, такими как LlamaIndex, Haystack, Langchain и RagFlow, SciPhi+R2R демонстрирует превосходную производительность и масштабируемость:
- Самая быстрая загрузка пакетов: Может обрабатывать более 150 000 токенов в секунду на одном потоке.
- Эффективная обработка отдельных файлов: Например, для PDF-файлов может ingest (загружать) более 3 МБ/с.
- Горизонтальная масштабируемость: Легко масштабируется с использованием стандартной архитектуры клиент-сервер.
Для предприятий
Если вам нужна комплексная корпоративная решение, SciPhi предлагает R2R Enterprise - полностью управляемую, масштабируемую и безопасную систему RAG для вашей организации. Вы можете связаться с нами для обсуждения деталей и внедрения этой системы в вашу бизнес-процессы.
SciPhi+R2R позволяет разработчикам и предприятиям легко и эффективно работать с Retrieval-Augmented Generation, сосредоточившись на создании инновационных AI-решений, а не на технических аспектах инфраструктуры.
