R2R

Was ist R2R

R2R (Reason to Retrieve) ist eine produktionsreife Retrieval-Engine für Retrieval Augmented Generation, entwickelt von SciPhi AI. Es ist ein RAG-Framework, das die Suche nach Antworten in den eigenen Dokumenten löst. Bei Retrieval Augmented Generation holt man die passenden Textstellen aus den eigenen Dateien und lässt ein Modell daraus antworten. R2R nimmt Ihnen die unangenehme Arbeit dieses Wegs ab, das Einlesen der Dokumente, das Aufteilen in Abschnitte, die Embeddings, die Suche und die belegte Antwort, und legt alles hinter eine einzige REST-API. Sie zeigen auf Ihre Dateien, und der Rest läuft von selbst.

Das Werkzeug richtet sich an Teams, die in privatem Wissen suchen wollen, ohne die Infrastruktur von Grund auf neu zu bauen. Es nimmt gängige Formate wie Text, PDF und JSON auf, dazu Bilder und Audio, und lässt Sie dann Fragen zu diesem Material stellen, mit Quellenangaben an jeder Antwort.

R2R ist Open Source unter der MIT-Lizenz. Sie können also einen selbst gehosteten RAG-Dienst auf eigener Hardware oder in Docker betreiben. Ein selbst gehostetes RAG hält die Kontrolle bei Ihnen. Das zählt, wenn Ihre Dokumente Daten enthalten, die Sie nicht an einen Fremdanbieter schicken dürfen.

Erste Schritte

1. Installieren Sie das SDK mit pip install r2r für Python oder npm i r2r-js für JavaScript.
2. Starten Sie den Server lokal mit python -m r2r.serve, oder fahren Sie den vollständigen Docker-Stack mit docker compose -f compose.full.yaml --profile postgres up -d hoch.
3. Erstellen Sie Dokumente im Client, etwa mit client.documents.create(file_path="/path/to/file"), um die Ingestion auszulösen.
4. Stellen Sie eine Abfrage mit client.retrieval.search(query="...") oder fordern Sie eine belegte Antwort über client.retrieval.rag(query="...") an.
5. Rufen Sie für komplexe Fragen den Agent-Endpunkt mit client.retrieval.agent(...) auf und lassen Sie die Schlussfolgerung ihre eigenen Suchschritte planen.