OpenRAG VS HelloRAG.ai

Comparons OpenRAG et HelloRAG.ai côte à côte pour découvrir lequel est le meilleur. Cette comparaison des logiciels entre OpenRAG et HelloRAG.ai est basée sur des avis d'utilisateurs authentiques. Comparez les prix, les fonctionnalités, le support, la facilité d'utilisation et les avis des utilisateurs pour faire le meilleur choix entre ces deux options et décider si OpenRAG ou HelloRAG.ai convient le mieux à votre entreprise.

OpenRAG

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OpenRag est un cadre de génération augmentée par récupération (RAG) léger, modulaire et extensible, conçu pour explorer et tester des techniques RAG avancées — 100 % open source et privilégiant l'expérimentation plutôt que l'enfermement propriétaire.

HelloRAG.ai

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HelloRAG est une solution sans code, facile à utiliser et évolutive pour ingérer des données multimodales générées par l'homme et la machine pour les applications basées sur LLM.

OpenRAG

Launched	2025-07
Pricing Model	Free
Starting Price
Tech used
Tag

HelloRAG.ai

Launched	2024-01
Pricing Model
Starting Price
Tech used	Next.js,Gzip,OpenGraph,Webpack,Nginx
Tag	Data Provider,Knowledge Management,Customer Service

OpenRAG Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

HelloRAG.ai Rank/Visit

Global Rank	4608677
Country	China
Month Visit	3796

Top 5 Countries

88.2%

8.34%

3.46%

China United States Poland

Traffic Sources

92.8%

7.2%

Direct Social Search

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What are some alternatives?

When comparing OpenRAG and HelloRAG.ai, you can also consider the following products

RAGFlow - RAGFlow est un moteur RAG (Retrieval-Augmented Generation) open-source basé sur une compréhension approfondie des documents.

R2R - Système de récupération d'IA de pointe, prêt pour la production. Retrieval-Augmented Generation (RAG) agentique doté d'une API RESTful.

ApeRAG - ApeRAG : GraphRAG opérationnel pour les agents d'IA intelligents. Débloquez un contexte approfondi et un raisonnement fiable à partir de l'ensemble de vos données d'entreprise multimodales.

UltraRAG - UltraRAG 2.0: Construisez des pipelines RAG complexes en low-code. Accélérez la recherche en IA, simplifiez le développement et garantissez des résultats reproductibles.