OpenRAG

OpenRag est un framework de Génération Augmentée par la Récupération (RAG) léger, modulaire et extensible, conçu spécifiquement pour les développeurs et les chercheurs qui repoussent les limites de la technologie RAG. Il répond directement au défi de la construction, du test et de la mise à l'échelle de techniques RAG avancées sans les contraintes propriétaires, offrant une fondation puissante et 100 % open source. Conçu par Linagora, OpenRag propose une alternative souveraine dès la conception, axée sur la flexibilité, la performance et l'intégration transparente dans les flux de travail de production existants.

Fonctionnalités Clés

OpenRag offre un ensemble robuste de fonctionnalités conçues pour maximiser la vitesse de traitement, la polyvalence des données et l'efficacité de l'intégration pour un développement RAG exigeant.

⚡️ Traitement Parallélisé avec Ray

OpenRag s'appuie sur le framework Ray pour exécuter les tâches de découpage (chunking), de vectorisation (embedding) et d'ingestion en parallèle sur l'ensemble des CPU et GPU disponibles. Cette architecture garantit un traitement rapide et évolutif d'ensembles de documents massifs, réduisant considérablement le temps nécessaire pour construire et mettre à jour de grandes bases de connaissances, et permettant un déploiement efficace dans des environnements distribués de niveau production comme Kubernetes.

📚 Ingestion Multi-Format Intelligente

Dépassez les simples fichiers texte. OpenRag prend en charge une gamme complète de types de fichiers, incluant les documents standard (PDF, DOCX), les fichiers audio (MP3, WAV, AAC) et les images (PNG, JPEG). De manière cruciale, il utilise une analyse avancée (y compris l'OCR pour les documents numérisés) et des Modèles de Langage Vision (VLMs) pour la génération de légendes d'images, convertissant intelligemment toutes les entrées dans un format Markdown unifié pour une extraction de contenu cohérente et de haute qualité.

🔗 Compatibilité Transparente avec l'API OpenAI

L'API OpenRag est méticuleusement conçue pour être compatible avec le format standard de l'API OpenAI. Ce choix de conception crucial vous permet d'intégrer de manière transparente votre système RAG déployé dans des interfaces utilisateur (frontends) et des outils de flux de travail populaires – tels que OpenWebUI, LangChain et N8N – sans nécessiter d'adaptateurs personnalisés ou de couches d'intégration complexes.

🧠 Techniques de Récupération et de Re-classement Avancées

Pour garantir une précision de réponse supérieure, OpenRag met en œuvre des mécanismes de récupération à la pointe de la technologie. Il propose une Recherche Hybride, qui combine la précision de la correspondance par mots-clés BM25 avec la nuance de la similarité sémantique, et intègre des techniques avancées de récupération contextuelle. De plus, il inclut des capacités de re-classement multilingue (utilisant des modèles comme Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base) pour optimiser la pertinence des segments de texte quelle que soit la langue source.

🖥️ Interface Utilisateur d'Indexation Web Native

Gérez efficacement votre base de connaissances grâce à l'interface web intuitive et intégrée. Cette IU simplifie la gestion, l'ingestion et l'indexation des documents, vous permettant d'organiser facilement des collections grâce à son architecture basée sur des partitions, qui prend en charge la multi-tenancy pour l'isolation de différents ensembles de documents.

Cas d'Utilisation

OpenRag est conçu pour faire passer les projets RAG du laboratoire à la production avec rapidité et fiabilité.

1. Accélérer la Recherche et l'Expérimentation RAG : Utilisez le framework modulaire pour tester rapidement de nouvelles méthodes RAG, comparer les modèles de vectorisation (embedding) et développer des métriques d'évaluation robustes. L'accent mis par OpenRag sur l'expérimentation garantit que les chercheurs peuvent itérer rapidement sur des techniques avancées comme Agentic RAG (à venir) et Tool Calling.

2. Déployer des Charges de Travail Scalables et Distribuées : Pour les entreprises ayant besoin de traiter des pétaoctets de données propriétaires, les capacités de déploiement distribué de Ray d'OpenRag permettent une mise à l'échelle sur plusieurs machines et GPU. Cela permet une indexation et une récupération rapides, de niveau production, de grands ensembles de documents, y compris des formats complexes comme des PDF numérisés à grand volume et des archives audio transcrites.

3. Intégrer RAG dans les Flux de Travail d'Entreprise Existants : Tirez parti de la compatibilité d'OpenRag avec l'API OpenAI pour intégrer instantanément les fonctionnalités RAG dans vos outils d'automatisation métier existants (comme N8N) ou vos interfaces de chat client (comme OpenWebUI), minimisant les frictions de déploiement et maximisant l'adoption.

Avantages Uniques

OpenRag n'est pas qu'une simple bibliothèque RAG ; c'est un environnement de développement et de déploiement complet et scalable, conçu avec des principes fondamentaux qui garantissent flexibilité et performance.

• 100% Open Source et Souveraineté : OpenRag est conçu pour la communauté, priorisant l'expérimentation et évitant le verrouillage propriétaire. Son approche souveraine dès la conception garantit aux développeurs un contrôle total sur leurs données, modèles et infrastructure, offrant une alternative transparente aux piles propriétaires dominantes.

• Véritable Scalabilité en Production via Ray : Contrairement aux frameworks qui reposent uniquement sur le traitement sur une seule machine, OpenRag utilise Ray, permettant un parallélisme inhérent à travers les étapes de découpage (chunking), de vectorisation (embedding) et d'ingestion. Ce choix architectural est essentiel pour gérer des jeux de données véritablement massifs et pour déployer des pipelines RAG haute performance sur des systèmes distribués comme Kubernetes.

• Gestion Unifiée des Données Multi-Modales : Le pipeline de conversion intelligent — qui transforme les documents complexes, les images (via la génération de légendes par VLM) et l'audio (via la transcription) en Markdown cohérent — résout le défi critique de la normalisation de diverses sources de données, assurant une récupération fiable et précise sur l'ensemble de votre base de connaissances.

Conclusion

OpenRag offre la performance, la flexibilité et l'ouverture architecturale nécessaires pour construire, évaluer et mettre à l'échelle efficacement des applications RAG avancées. Que vous soyez un chercheur axé sur de nouvelles méthodes de récupération ou un ingénieur construisant des systèmes de connaissances critiques, OpenRag fournit la plateforme robuste, souveraine et scalable dont vous avez besoin.