R2R 소개 — 에이전트형 RAG 검색 시스템
R2R 소개 — 에이전트형 RAG 검색 시스템
R2R(Reason to Retrieve)은 검색 증강 생성(RAG)을 제공하는 고급 AI 검색 시스템이에요. RESTful API로 구성되어 있어, 문서를 넣고 검색하고 질문에 답하는 전체 파이프라인을 코드 몇 줄로 쓸 수 있어요.
R2R이 무엇을 하나요
- 문서를 검색 가능하게: 최신 AI로 문서를 검색·이해할 수 있게 만들어요.
- 조직 지식으로 답변: 기업 내부 지식을 바탕으로 질문에 답해요.
- 대규모 문서 처리·이해: 문서를 규모 있게 처리하고 파악해요.
- 민감 정보 보호: 내장 접근 제어로 중요한 정보를 안전하게 지켜요.
- 사용·성능 모니터링: 분석 도구로 성능·사용 패턴을 관찰하고 개선해요.
주요 기능
- 멀티모달 수집:
.txt,.pdf,.json,.png,.mp3등 다양한 형식 파싱. - 하이브리드 검색: 의미(semantic) + 키워드 검색을 상호 랭크 퓨전(RRF)으로 결합.
- 지식 그래프: 엔티티·관계를 자동 추출해 그래프로 구축.
- 에이전트형 RAG: 검색과 통합된 추론 에이전트.
- 사용자·접근 관리: 인증·컬렉션 시스템.
시작하기
pip install r2r
python -m r2r.serve
client = R2RClient()
result = client.retrieval.rag(query="What is DeepSeek R1?")
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출처: R2R 공식 문서