[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-SciPhi-AI--R2R":3,"tool-SciPhi-AI--R2R":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",143909,2,"2026-04-07T11:33:18",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":106,"forks":107,"last_commit_at":108,"license":109,"difficulty_score":10,"env_os":110,"env_gpu":110,"env_ram":110,"env_deps":111,"category_tags":116,"github_topics":118,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":127,"updated_at":128,"faqs":129,"releases":159},5233,"SciPhi-AI\u002FR2R","R2R","SoTA production-ready AI retrieval system. Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) with a RESTful API.","R2R 是一款面向生产环境的高级 AI 检索系统，专为构建智能问答应用而设计。它核心解决了传统检索增强生成（RAG）系统在应对复杂查询时上下文理解不足、检索精度有限的问题，通过引入“代理式 RAG\"机制，让系统具备多步推理能力，能自动从本地知识库或互联网中深度挖掘信息，从而提供更精准、更具逻辑性的回答。\n\n这款工具特别适合开发者、AI 工程师及研究人员使用，尤其是那些需要快速搭建具备深度研究能力的企业级知识库或智能助手的团队。R2R 基于 RESTful API 构建，提供了完善的 Python 和 JavaScript SDK，支持从文档上传、解析到检索生成的全流程管理。\n\n其技术亮点在于强大的多模态数据处理能力，不仅能处理文本和 PDF，还能解析图片、音频等多种格式；同时内置混合搜索（语义 + 关键词）与自动知识图谱构建功能，显著提升了信息召回的准确率。此外，R2R 独有的\"Deep Research API\"允许用户配置大模型进行长思维链推理，轻松应对市场分析、社会影响评估等复杂任务。无论是轻量级试点还是大规模部署，R2R 都提供了灵活的安装方案，帮助团队高效落地先进的 AI 检","R2R 是一款面向生产环境的高级 AI 检索系统，专为构建智能问答应用而设计。它核心解决了传统检索增强生成（RAG）系统在应对复杂查询时上下文理解不足、检索精度有限的问题，通过引入“代理式 RAG\"机制，让系统具备多步推理能力，能自动从本地知识库或互联网中深度挖掘信息，从而提供更精准、更具逻辑性的回答。\n\n这款工具特别适合开发者、AI 工程师及研究人员使用，尤其是那些需要快速搭建具备深度研究能力的企业级知识库或智能助手的团队。R2R 基于 RESTful API 构建，提供了完善的 Python 和 JavaScript SDK，支持从文档上传、解析到检索生成的全流程管理。\n\n其技术亮点在于强大的多模态数据处理能力，不仅能处理文本和 PDF，还能解析图片、音频等多种格式；同时内置混合搜索（语义 + 关键词）与自动知识图谱构建功能，显著提升了信息召回的准确率。此外，R2R 独有的\"Deep Research API\"允许用户配置大模型进行长思维链推理，轻松应对市场分析、社会影响评估等复杂任务。无论是轻量级试点还是大规模部署，R2R 都提供了灵活的安装方案，帮助团队高效落地先进的 AI 检索应用。","\u003Cimg width=\"1217\" alt=\"Screenshot 2025-03-27 at 6 35 02 AM\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_R2R_readme_b28ecc439956.png\" \u002F>\n\n\u003Ch3 align=\"center\">\nThe most advanced AI retrieval system.\n\nAgentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) with a RESTful API.\n\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n   \u003Cdiv>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002F\">\u003Cstrong>Docs\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> ·\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=bug_report.md&title=\">\u003Cstrong>Report Bug\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> ·\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=feature_request.md&title=\">\u003Cstrong>Feature Request\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> ·\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fp6KqD2kjtB\">\u003Cstrong>Discord\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n   \u003C\u002Fdiv>\n   \u003Cbr \u002F>\n   \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fdocs.sciphi.ai-3F16E4\" alt=\"Docs\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fp6KqD2kjtB\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1120774652915105934?style=social&logo=discord\" alt=\"Discord\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\" alt=\"Github Stars\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpulse\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Fw\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\" alt=\"Commits-per-week\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-purple.svg\" alt=\"License: MIT\">\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# About\nR2R is an advanced AI retrieval system supporting Retrieval-Augmented Generation (RAG) with production-ready features. Built around a RESTful API, R2R offers multimodal content ingestion, hybrid search, knowledge graphs, and comprehensive document management.\n\nR2R also includes a **Deep Research API**, a multi-step reasoning system that fetches relevant data from your knowledgebase and\u002For the internet to deliver richer, context-aware answers for complex queries.\n\n# Usage\n\n```python\n# Basic search\nresults = client.retrieval.search(query=\"What is DeepSeek R1?\")\n\n# RAG with citations\nresponse = client.retrieval.rag(query=\"What is DeepSeek R1?\")\n\n# Deep Research RAG Agent\nresponse = client.retrieval.agent(\n  message={\"role\":\"user\", \"content\": \"What does deepseek r1 imply? Think about market, societal implications, and more.\"},\n  rag_generation_config={\n    \"model\": \"anthropic\u002Fclaude-3-7-sonnet-20250219\",\n    \"extended_thinking\": True,\n    \"thinking_budget\": 4096,\n    \"temperature\": 1,\n    \"top_p\": None,\n    \"max_tokens_to_sample\": 16000,\n  },\n)\n```\n\n\n\n## Getting Started\n```bash\n# Quick install and run in light mode\npip install r2r\nexport OPENAI_API_KEY=sk-...\npython -m r2r.serve\n\n# Or run in full mode with Docker\n# git clone git@github.com:SciPhi-AI\u002FR2R.git && cd R2R\n# export R2R_CONFIG_NAME=full OPENAI_API_KEY=sk-...\n# docker compose -f compose.full.yaml --profile postgres up -d\n```\n\nFor detailed self-hosting instructions, see the [self-hosting docs](https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002Fself-hosting\u002Finstallation\u002Foverview).\n\n## Demo\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F173f7a1f-7c0b-4055-b667-e2cdcf70128b\n\n## Using the API\n\n### 1. Install SDK & Setup\n\n```bash\n# Install SDK\npip install r2r  # Python\n# or\nnpm i r2r-js    # JavaScript\n```\n\n### 2. Client Initialization\n\n```python\nfrom r2r import R2RClient\nclient = R2RClient(base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:7272\")\n```\n\n```javascript\nconst { r2rClient } = require('r2r-js');\nconst client = new r2rClient(\"http:\u002F\u002Flocalhost:7272\");\n```\n\n### 3. Document Operations\n\n```python\n# Ingest sample or your own document\nclient.documents.create(file_path=\"\u002Fpath\u002Fto\u002Ffile\")\n\n# List documents\nclient.documents.list()\n```\n\n\n## Key Features\n\n- **📁 Multimodal Ingestion**: Parse `.txt`, `.pdf`, `.json`, `.png`, `.mp3`, and more\n- **🔍 Hybrid Search**: Semantic + keyword search with reciprocal rank fusion\n- **🔗 Knowledge Graphs**: Automatic entity & relationship extraction\n- **🤖 Agentic RAG**: Reasoning agent integrated with retrieval\n- **🔐 User & Access Management**: Complete authentication & collection system\n\n## Community & Contributing\n\n- [Join our Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fp6KqD2kjtB) for support and discussion\n- Submit [feature requests](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=feature_request.md&title=) or [bug reports](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=bug_report.md&title=)\n- Open PRs for new features, improvements, or documentation\n\n### Our Contributors\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_R2R_readme_84de4d8c2545.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n","\u003Cimg width=\"1217\" alt=\"截图 2025-03-27 上午6:35:02\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_R2R_readme_b28ecc439956.png\" \u002F>\n\n\u003Ch3 align=\"center\">\n最先进的AI检索系统。\n\n具有RESTful API的代理式增强生成（RAG）。\n\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n   \u003Cdiv>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002F\">\u003Cstrong>文档\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> ·\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=bug_report.md&title=\">\u003Cstrong>报告Bug\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> ·\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=feature_request.md&title=\">\u003Cstrong>功能请求\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> ·\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fp6KqD2kjtB\">\u003Cstrong>Discord\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n   \u003C\u002Fdiv>\n   \u003Cbr \u002F>\n   \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fdocs.sciphi.ai-3F16E4\" alt=\"文档\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fp6KqD2kjtB\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1120774652915105934?style=social&logo=discord\" alt=\"Discord\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\" alt=\"GitHub Star数\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpulse\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Fw\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\" alt=\"每周提交次数\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-purple.svg\" alt=\"许可证：MIT\">\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# 关于\nR2R是一个先进的AI检索系统，支持生产级特性的增强生成（RAG）。它基于RESTful API构建，提供多模态内容摄取、混合搜索、知识图谱以及全面的文档管理功能。\n\nR2R还包含一个**深度研究API**，这是一个多步推理系统，可以从您的知识库和\u002F或互联网中获取相关数据，从而为复杂查询提供更丰富、更具上下文感知的答案。\n\n# 使用方法\n\n```python\n# 基本搜索\nresults = client.retrieval.search(query=\"什么是DeepSeek R1？\")\n\n# 带引用的RAG\nresponse = client.retrieval.rag(query=\"什么是DeepSeek R1？\")\n\n# 深度研究RAG代理\nresponse = client.retrieval.agent(\n  message={\"role\":\"user\", \"content\": \"Deepseek R1意味着什么？请考虑市场、社会影响等方面。\"},\n  rag_generation_config={\n    \"model\": \"anthropic\u002Fclaude-3-7-sonnet-20250219\",\n    \"extended_thinking\": True,\n    \"thinking_budget\": 4096,\n    \"temperature\": 1,\n    \"top_p\": None,\n    \"max_tokens_to_sample\": 16000,\n  },\n)\n```\n\n\n\n## 快速开始\n```bash\n# 轻量模式下的快速安装与运行\npip install r2r\nexport OPENAI_API_KEY=sk-...\npython -m r2r.serve\n\n# 或者使用Docker以完整模式运行\n# git clone git@github.com:SciPhi-AI\u002FR2R.git && cd R2R\n# export R2R_CONFIG_NAME=full OPENAI_API_KEY=sk-...\n# docker compose -f compose.full.yaml --profile postgres up -d\n```\n\n有关详细的自托管说明，请参阅[自托管文档](https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002Fself-hosting\u002Finstallation\u002Foverview)。\n\n## 演示\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F173f7a1f-7c0b-4055-b667-e2cdcf70128b\n\n## 使用API\n\n### 1. 安装SDK并设置\n\n```bash\n# 安装SDK\npip install r2r  # Python\n# 或\nnpm i r2r-js    # JavaScript\n```\n\n### 2. 初始化客户端\n\n```python\nfrom r2r import R2RClient\nclient = R2RClient(base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:7272\")\n```\n\n```javascript\nconst { r2rClient } = require('r2r-js');\nconst client = new r2rClient(\"http:\u002F\u002Flocalhost:7272\");\n```\n\n### 3. 文档操作\n\n```python\n# 摄取示例文档或您自己的文档\nclient.documents.create(file_path=\"\u002Fpath\u002Fto\u002Ffile\")\n\n# 列出文档\nclient.documents.list()\n```\n\n\n## 核心功能\n\n- **📁 多模态摄取**: 支持解析`.txt`、`.pdf`、`.json`、`.png`、`.mp3`等格式\n- **🔍 混合搜索**: 语义搜索结合关键词搜索，并采用互反排序融合技术\n- **🔗 知识图谱**: 自动提取实体与关系\n- **🤖 代理式RAG**: 集成检索的推理代理\n- **🔐 用户与访问管理**: 完整的身份验证与集合管理系统\n\n## 社区与贡献\n\n- [加入我们的Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fp6KqD2kjtB) 以获取支持和讨论\n- 提交[功能请求](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=feature_request.md&title=)或[错误报告](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002Fnew?assignees=&labels=&projects=&template=bug_report.md&title=)\n- 欢迎为新功能、改进或文档提交PR\n\n### 我们的贡献者\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_R2R_readme_84de4d8c2545.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>","# R2R 快速上手指南\n\nR2R 是一个先进的 AI 检索系统，支持基于 RESTful API 的代理式检索增强生成（Agentic RAG）。它具备多模态内容摄入、混合搜索、知识图谱构建以及深度研究（Deep Research）等功能。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n*   **Python 版本**：Python 3.9 或更高版本\n*   **API 密钥**：需要配置大模型 API 密钥（如 `OPENAI_API_KEY`），用于驱动嵌入和生成功能。\n*   **可选依赖**：若需使用完整功能（如持久化存储），建议安装 **Docker** 和 **Docker Compose**。\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择轻量级模式（快速体验）或完整模式（生产级部署）。\n\n### 方式一：轻量级模式（推荐快速尝试）\n\n通过 pip 直接安装并启动服务：\n\n```bash\n# 安装 R2R Python SDK\npip install r2r\n\n# 设置 API 密钥 (替换为您的实际密钥)\nexport OPENAI_API_KEY=sk-...\n\n# 启动 R2R 服务\npython -m r2r.serve\n```\n\n### 方式二：完整模式（使用 Docker）\n\n适用于需要持久化数据库和完整功能的场景：\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone git@github.com:SciPhi-AI\u002FR2R.git && cd R2R\n\n# 设置环境变量\nexport R2R_CONFIG_NAME=full\nexport OPENAI_API_KEY=sk-...\n\n# 使用 Docker Compose 启动 (包含 PostgreSQL)\ndocker compose -f compose.full.yaml --profile postgres up -d\n```\n\n> **提示**：国内用户若遇到 pip 下载缓慢，可使用清华源加速安装：\n> `pip install r2r -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n## 基本使用\n\n服务启动后（默认地址 `http:\u002F\u002Flocalhost:7272`），您可以通过 Python 或 JavaScript SDK 进行交互。\n\n### 1. 初始化客户端\n\n**Python:**\n```python\nfrom r2r import R2RClient\nclient = R2RClient(base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:7272\")\n```\n\n**JavaScript:**\n```javascript\nconst { r2rClient } = require('r2r-js');\nconst client = new r2rClient(\"http:\u002F\u002Flocalhost:7272\");\n```\n\n### 2. 文档摄入与管理\n\n上传本地文件到知识库：\n\n```python\n# 摄入文档 (支持 .txt, .pdf, .json, .png, .mp3 等多模态格式)\nclient.documents.create(file_path=\"\u002Fpath\u002Fto\u002Ffile\")\n\n# 查看已摄入的文档列表\nclient.documents.list()\n```\n\n### 3. 执行检索与 RAG\n\n**基础搜索：**\n```python\nresults = client.retrieval.search(query=\"What is DeepSeek R1?\")\n```\n\n**带引用的 RAG 生成：**\n```python\nresponse = client.retrieval.rag(query=\"What is DeepSeek R1?\")\n```\n\n**深度研究代理（Deep Research Agent）：**\n针对复杂问题进行多步推理和深度分析：\n```python\nresponse = client.retrieval.agent(\n  message={\"role\":\"user\", \"content\": \"What does deepseek r1 imply? Think about market, societal implications, and more.\"},\n  rag_generation_config={\n    \"model\": \"anthropic\u002Fclaude-3-7-sonnet-20250219\",\n    \"extended_thinking\": True,\n    \"thinking_budget\": 4096,\n    \"temperature\": 1,\n    \"top_p\": None,\n    \"max_tokens_to_sample\": 16000,\n  },\n)\n```","某金融咨询公司的分析团队需要快速从数百份财报、新闻稿及行业研报中，为客户生成关于“新兴技术对市场影响”的深度洞察报告。\n\n### 没有 R2R 时\n- **数据孤岛严重**：分析师需手动在 PDF、Excel 和网页间切换查找，非结构化数据（如图片图表）无法被检索，耗时且易遗漏关键信息。\n- **回答缺乏深度**：传统搜索仅能返回关键词匹配的片段，无法关联实体关系（如“公司 A\"与“技术 B\"的供应链联系），导致结论肤浅。\n- **引用难以追溯**：生成的内容往往无法精准定位到原文具体页码或段落，合规审查时需花费大量时间人工核对来源。\n- **复杂推理缺失**：面对“该技术对社会伦理的潜在影响”等多步推理问题，系统只能提供零散信息，无法自主规划搜索路径进行综合分析。\n\n### 使用 R2R 后\n- **多模态一键入库**：利用 R2R 的多模态摄入能力，团队直接将数百份 PDF、PNG 图表甚至会议录音上传，系统自动解析并建立统一知识库。\n- **图谱增强推理**：R2R 自动构建知识图谱，识别实体间隐含关系；其 Agentic RAG 代理能自主拆解复杂问题，结合内部库与互联网数据进行多步推理。\n- **精准带引证输出**：生成的每一份洞察报告均自动附带精确到段落的具体引用来源，大幅降低合规审核成本，确保数据真实可信。\n- **深度研究自动化**：通过 Deep Research API，系统能像资深分析师一样思考，主动规划检索策略，输出包含市场趋势与社会影响的综合性深度报告。\n\nR2R 将原本需要数天的人工调研与整合工作，压缩为分钟级的自动化深度洞察流程，让企业知识库真正具备“思考”能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_R2R_aada5ceb.png","SciPhi-AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FSciPhi-AI_670a33dc.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI",[79,83,87,91,94,97,101,104],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Python","#3572A5",90.9,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"TypeScript","#3178c6",8.7,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"CSS","#663399",0.1,{"name":92,"color":93,"percentage":90},"Shell","#89e051",{"name":95,"color":96,"percentage":90},"JavaScript","#f1e05a",{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Dockerfile","#384d54",0,{"name":102,"color":103,"percentage":100},"Mako","#7e858d",{"name":105,"color":76,"percentage":100},"Rich Text Format",7755,629,"2026-04-07T10:36:54","MIT","未说明",{"notes":112,"python":110,"dependencies":113},"支持通过 pip 安装 Python SDK 或 npm 安装 JavaScript SDK。提供轻量级模式（直接运行）和完整模式（需使用 Docker Compose 部署，包含 PostgreSQL 等组件）。运行前需设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。系统支持多模态内容摄入（txt, pdf, json, png, mp3 等）、混合搜索、知识图谱及深度研究代理功能。详细自托管安装指南需参考官方文档。",[114,115],"r2r","r2r-js",[35,14,117],"其他",[119,120,121,122,123,124,125,126],"artificial-intelligence","large-language-models","retrieval-augmented-generation","search","question-answering","retrieval-systems","python","rag","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T03:54:16.371153",[130,135,140,144,149,154],{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},23730,"安装后无法登录仪表盘，提示\"Login failed. Please check your credentials and try again.\"怎么办？","这通常是因为您尝试登录的 URL 不正确。仪表盘需要与后端服务器通信才能工作。\n1. 确保您使用的是 R2R 部署的 URL，而不是仪表盘本身的部署 URL。默认情况下，后端地址应为 localhost:8000。\n2. 尝试清除缓存的 Docker 镜像，然后重新运行命令：`r2r serve --docker`。\n3. 如果问题依旧，维护者表示已在后续版本中改进了服务器设置和相关提示信息。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002F840",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},23731,"如何在远程主机或非本地环境中使用 Ollama\u002FLlama 模型？","如果您在远程服务器上运行 R2R 并希望通过本地计算机访问，需要注意端口转发：\n1. 清除之前的 Docker 构建缓存。\n2. 如果 R2R 构建在远程服务器上，而您想通过本地主机连接，请务必进行本地端口转发：将远程服务器的 8001 端口（Web 仪表盘）和 8000 端口（后端 API）转发到本地。\n3. 关于模型选择：如果您使用的是较小的模型（如 Llama3.1:8b），在处理知识图谱等复杂任务时可能会遇到输出无法解析的问题，建议尝试更大的模型或调整提示词。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002F1020",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":139},23732,"运行 `r2r serve --docker` 时报错 \"no matching manifest for linux\u002Famd64\" 如何解决？","此错误通常是因为 Docker 镜像架构不匹配（例如尝试在 AMD64 机器上拉取仅支持 ARM 的镜像）。\n1. 该问题在 R2R v3 的某个提交（210e11249c2695993be4ddf8433b30f42894d02c）及后续版本中已修复，特别是仪表盘的构建已支持多架构。\n2. 建议升级到最新版本或切换到已修复该问题的特定提交版本。\n3. 确保您的 Docker 环境配置正确，能够拉取对应架构的镜像。",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},23733,"运行 `r2r serve --docker` 时出现 \"failed to read dockerfile: no such file or directory\" 错误怎么办？","这是一个已知的环境或版本问题，特别是在全新安装或某些 Mac 环境下。\n1. 维护者确认该问题在后续更新中已修复（参考 Issue #1008 的评论）。\n2. 确保您使用的是最新的 R2R 版本。\n3. 检查是否处于正确的目录，或者尝试重新克隆仓库并清理 Docker 卷后重试。\n4. 如果使用的是 Docker Compose v2，请确保环境兼容性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002F1008",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":153},23734,"如何配置 R2R 以使用 Azure OpenAI 服务？","从 R2R v3.2.0 开始，原生支持 Azure OpenAI 端点。配置步骤如下：\n1. 设置环境变量：\n   export AZURE_API_KEY=\u003C您的密钥>\n   export AZURE_API_BASE=https:\u002F\u002F\u003C您的实例>.openai.azure.com\u002F\n   export AZURE_API_VERSION=2023-03-15-preview\n2. 修改配置文件（如 r2r.toml），将 provider 设置为 \"litellm\"。\n3. 在模型名称前添加 \"azure\u002F\" 前缀，例如：\n   model = \"azure\u002Fgpt-4-32k\"\n   base_model = \"azure\u002Ftext-embedding-ada-002\"\n4. 确保 embedding 的 base_dimension 设置正确（例如 ada-002 为 1536）。\n5. 如果遇到问题，尝试更改配置文件的名称（如从 r2r.toml 改为 myconfig.toml）并指定路径启动。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002F1094",{"id":155,"question_zh":156,"answer_zh":157,"source_url":158},23735,"使用小型本地大模型（如 Llama3.1:8b）时遇到输出错误或无法解析的问题怎么办？","小型模型在处理复杂任务（如构建知识图谱）时，可能无法遵循提示词返回可解析的输出格式。\n1. 建议尝试更大的模型以获得更好的效果。\n2. 您需要自行调整提示词或参数来测试哪种组合最适合您的用例。\n3. 许多用户已成功在生产环境中使用本地 LLM，如果遇到具体困难，建议加入官方 Discord 社区获取更多针对本地模型优化的建议。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fissues\u002F1047",[160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,210,215,220,225,230,235,240,245,250,255],{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},145231,"v3.6.5","## 变更内容\n* @nPeppon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2210 中为非 Claude 模型添加了 RAG 工具和扩展思维的上下文\n* @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2209 中确保在创建分块时设置了传入的集合 ID\n* @qdrddr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2150 中使用 Kustomize 更新了 R2R 的 Kubernetes 清单文件\n\n## 新贡献者\n* @nPeppon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2210 中完成了首次贡献\n* @qdrddr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2150 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.6.4...v3.6.5","2025-06-06T22:42:56",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},145232,"v3.6.4","## 变更内容\n* 更新 CharacterTextSplitter，修正包路径，由 @zhengwj533 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2199 中完成\n* 修复非默认项目名称的设置问题，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2201 中完成\n* 移除 mp4 引用，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2205 中完成\n* 修复项目名称错误的问题，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2206 中完成\n* 添加提示词参数，由 @zhengwj533 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2202 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.6.3...v3.6.4","2025-06-02T22:31:20",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},145233,"v3.6.3","## 变更内容\n* 修复社区摘要中的错误：当 OpenAI 返回非 XML 实体字符串时出现的问题，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2196 中解决。\n* 修复容器中间件问题，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2197 中解决。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.6.2...v3.6.3","2025-05-22T21:25:01",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},145234,"v3.6.2","## 变更内容\n* 修复(ollama)：由 @minatoaquaMK2 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2186 中修正了 Ollama 集成的 API 基础 URL\n* 更新 Unstructured，将分区请求改为异步，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2187 中完成\n* 允许使用动态项目名称，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2191 中实现\n* 升级 LiteLLM，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2190 中完成\n* 更新 search_file_knowledge.py 以修复过滤问题，由 @saifbeiruty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2192 中完成\n* 移除 SciPhi Cloud 相关引用，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2193 中完成\n* 整理编排和工具模块的布局，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2194 中完成\n* 进一步重构和清理工作流，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2195 中完成\n\n## 新贡献者\n* @minatoaquaMK2 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2186 中完成了首次贡献\n* @saifbeiruty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2192 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.6.1...v3.6.2","2025-05-21T01:44:13",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},145235,"v3.6.1","一些小的错误修复，以及将默认的大型语言模型更新至最新一代的 OpenAI 模型。\n\n## 变更内容\n* 修复：更新 Supabase 令牌获取逻辑，移除不必要的 `await`，由 @suysoftware 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2166 中完成。\n* 修复 Firecrawl API 调用及网页搜索结果问题，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2180 中完成。\n* 更新模型，并添加对空分块的检查，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2185 中完成。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.6.0...v3.6.1","2025-05-12T21:32:35",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},145236,"v3.6.0","R2R 3.6.0 版本引入了多项备受用户期待的功能：\n\n- **S3 文件存储支持**：新增 S3 作为文件存储提供者，为 Postgres 大对象提供了一种替代方案。详情请参阅文档：https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002Fself-hosting\u002Fconfiguration\u002Ffile-storage\n- **用户自定义智能体工具**：允许用户定义自定义工具，智能体可以使用这些工具。相关指南请参见：https:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002Fcookbooks\u002Fcustom-tools\n- **自定义日志格式化**：支持用户自定义日志格式。\n- **增强的错误处理**：除了现有的 `R2RException` 外，新增了 `R2RClientException`；这使得客户端和服务器端的问题能够更清晰地区分开来。\n- **同步 Python 异步与同步客户端**：修复了两个 SDK 客户端之间出现的一些不一致问题。\n\n**破坏性变更**：\n异步客户端的行为已更改，现在仅传递文件名，而非完整文件路径，这将影响文件 UUID 的生成方式。此前，同步客户端一直采用这种默认行为，可能导致未被注意到的 bug 或破坏性变更。\n\n例如，如果您从 \u002Fhome\u002Fuser\u002Fdocuments\u002Freport.pdf 上传了一个文件：\n更改前：服务器接收到的文件标识符为 \u002Fhome\u002Fuser\u002Fdocuments\u002Freport.pdf\n更改后：服务器接收到的文件标识符仅为 report.pdf\n\n## 变更内容\n* 移除与配置相关的冗余代码，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2176 中完成\n* 支持自定义日志格式化，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2175 中完成\n* 添加 S3 文件存储提供者，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2164 中完成\n* 重构智能体工具模块，支持用户自定义工具定义，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2162 中完成\n* 同步异步 Python SDK，并添加 R2RClientException，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2174 中完成\n* 发布 3.6.0 版本，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2179 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.19...v3.6.0","2025-05-08T00:12:59",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},145237,"v3.5.19","## 变更内容\n* 移除不良示例支持文件，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2167 中取消注释摄取测试。\n* 移除 Docker 日志配置，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2168 中完成。\n* 增加 RetrievalClient 处理多条消息的支持，由 @suysoftware 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2169 中实现。\n* 修复：在 BasicPDFParser 中增加对半宽和全宽字符的支持，由 @MORIMOTO520212 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2170 中完成。\n* 默认不设置超时，目前仅适用于 VLM PDF 解析，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2172 中实施。\n* 清理 CI\u002FCD 警告信息，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2173 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.18...v3.5.19","2025-05-05T21:51:58",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},145238,"v3.5.18","## 变更内容\n* 在集合上添加了 `owner_only` 过滤器，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2163 中实现。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.17...v3.5.18","2025-05-01T03:11:34",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},145239,"v3.5.17","## 变更内容\n* 由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2158 中修复了关系和社区的 CSV 导出列不匹配问题\n* 功能：新增 `disable_create_extension` 数据库配置项，由 @christophwitzko 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2156 中实现\n* 更新 Supabase 身份验证方法及依赖项，由 @suysoftware 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2128 中完成\n* 向 VLM 公开采样时的最大 token 数，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2159 中实现\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.16...v3.5.17","2025-04-28T21:29:50",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},145240,"v3.5.16","修复了验证工作流中的一些 bug 和异常情况，并通过引入滑动窗口机制替代单一的批处理方式，提升了 VLM 数据摄取的速度。\n\n## 变更内容\n* 扩展用户管理流程，允许超级用户进行验证设置，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2154 中实现。\n* 提升 VLM 数据摄取速度，由 @NolanTrem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2157 中实现。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.15...v3.5.16","2025-04-25T19:00:58",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},145241,"v3.5.15","## What's Changed\r\n* Adjust get_context agent tool, batch size param by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2143\r\n* Introduce config setting for one page\u002Fchunk for VLM\u002FOCR by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2151\r\n* Remove unused abstraction: EmbeddingPurpose by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2152\r\n* Add check to Truncate Embeddings at Max Input by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2153\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.13...v3.5.15","2025-04-23T06:27:59",{"id":216,"version":217,"summary_zh":218,"released_at":219},145242,"v3.5.13","## What's Changed\r\n* LLM Timeouts by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2141\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.12...v3.5.13","2025-04-17T23:14:04",{"id":221,"version":222,"summary_zh":223,"released_at":224},145243,"v3.5.12","## What's Changed\r\n* Add tavily support by @dcieslak19973 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2111\r\n* Fix API call in UsersRouter to use 'me()' instead of 'retrieve()' for… by @suysoftware in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2130\r\n* Fix useFulltextSearch in SearchSettings JS SDK by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2136\r\n* Fix UUID handling for non-superuser content retrieval tool by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2137\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @dcieslak19973 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2111\r\n* @suysoftware made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2130\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.11...v3.5.12","2025-04-16T21:14:44",{"id":226,"version":227,"summary_zh":228,"released_at":229},145244,"v3.5.11","## What's Changed\r\n* Update entity typo in graph_extraction.yaml by @sguzman in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2124\r\n* Fix chunk size, chunk overlap in Ingestion Config overrides by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2126\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @sguzman made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2124\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.10...v3.5.11","2025-04-10T23:27:41",{"id":231,"version":232,"summary_zh":233,"released_at":234},145245,"v3.5.10","Biggest change is the bump of LiteLLM, allowing for unpinning the OpenAI SDK version, so that it can be used with their new agents SDK.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Remove old update metadata workflows by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2107\r\n* Switch model prefix to ollama in reference config by @rockokw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2108\r\n* Bump LiteLLM, OpenAI by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2115\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @rockokw made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2108\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.9...v3.5.10","2025-04-07T19:19:48",{"id":236,"version":237,"summary_zh":238,"released_at":239},145246,"v3.5.9","## What's Changed\r\n* Move from PyMuPDF to pdf2image by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2105\r\n* Bump HTTPX by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2106\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.8...v3.5.9","2025-03-31T18:07:09",{"id":241,"version":242,"summary_zh":243,"released_at":244},145247,"v3.5.8","## What's Changed\r\n* Update Unstructured Provider, Fix Type Error in SDK by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2103\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.7...v3.5.8","2025-03-28T18:25:10",{"id":246,"version":247,"summary_zh":248,"released_at":249},145248,"v3.5.7","## What's Changed\r\n* Add OCR Provider, MistralOCR by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2092\r\n* Fix async streaming in Python SDK by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2095\r\n* Add OCR Provider to Unstructured Provider by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2098\r\n* Feature\u002Ffix filter logic by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2099\r\n* Expand unit tests by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2081\r\n* Implement RetryableR2RAsyncClient by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2096\r\n* fix tests by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2101\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.6...v3.5.7","2025-03-28T17:01:31",{"id":251,"version":252,"summary_zh":253,"released_at":254},145249,"v3.5.6","Besides a number of bug fixes, the biggest change is the addition of a scheduler with scheduled vacuums in Postgres. Especially important for long running deployments in production.\r\n\r\nThis release also adds support for parsing a number of code file types, thanks to @SuperPauly!\r\n\r\nhttps:\u002F\u002Fr2r-docs.sciphi.ai\u002Fcookbooks\u002Fmaintenance#postgresql-vacuum\r\n\r\n## What's Changed\r\n* JSON Mode for Anthropic VLM by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2056\r\n* fix collection ids filter logic by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2060\r\n* Remove vision_img_model and vision_pdf_model by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2062\r\n* Patch\u002Fallow vlm override make dynamic image types by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2063\r\n* Feature\u002Fremove tiff parser by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2064\r\n* Added 'initial_backoff' to be configurable from r2r.toml by @khpark97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2059\r\n* make hard fail on dimension mismatch by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2066\r\n* Feature\u002Fimprove auto naming logic by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2065\r\n* Feat: Add support clerk auth provider by @karthiksrinivasan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2055\r\n* Feature\u002Fadd clerk provider by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2067\r\n* adding barebones mcp by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2068\r\n* fix title setting by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2069\r\n* title or na by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2070\r\n* Add ability to set API key for JS client by @K-Mistele in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2071\r\n* chore: bump patch level by @K-Mistele in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2072\r\n* fix sdk imports and citations error by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2076\r\n* Fix: TS types for API key responses by @K-Mistele in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2077\r\n* Update env vars and config files by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2079\r\n* Refactor to use pymupdf, batch VLM requests by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2078\r\n* refactor filters for simplicity \u002F modularity by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2080\r\n* Feature\u002Fsimplify prompt logic by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2082\r\n* Revert \"Feature\u002Fsimplify prompt logic\" by @emrgnt-cmplxty in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2083\r\n* File types for Python, JavaScript, TypeScript and CSS added. by @SuperPauly in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2073\r\n* More JS\u002FTS SDK type fixes by @K-Mistele in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2088\r\n* Add scheduler and vacuum by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2089\r\n* Release 3.5.6 by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2090\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @khpark97 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2059\r\n* @karthiksrinivasan made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2055\r\n* @K-Mistele made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2071\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.3...v3.5.6","2025-03-25T00:32:01",{"id":256,"version":257,"summary_zh":258,"released_at":259},145250,"v3.5.3","Fixes SDK install problems which reference `core` package paths and added tests to ensure that this doesn't occur again.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Add package installation test by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2058\r\n* Don't reference core in SDK by @NolanTrem in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fpull\u002F2057\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002FR2R\u002Fcompare\u002Fv3.5.2...v3.5.3","2025-03-19T20:30:48"]