What is OpenRAG?
OpenRagは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技術の限界を押し広げようとする開発者や研究者向けに特化して構築された、軽量でモジュール化された拡張性の高いRAGフレームワークです。独自の制約を受けることなく、高度なRAG技術を構築、テスト、スケーリングするという課題に直接取り組み、強力な100%オープンソース基盤を提供します。Linagoraによって開発されたOpenRagは、柔軟性、パフォーマンス、既存の生産ワークフローへのシームレスな統合に焦点を当てた、主権設計の代替案を提供します。
主な機能
OpenRagは、本格的なRAG開発のために、処理速度、データの多様性、統合効率を最大化するように設計された堅牢な機能セットを提供します。
⚡️ Rayによる並列処理
OpenRagは、Rayフレームワークを活用し、利用可能なCPUとGPU間でチャンキング、埋め込み、取り込みタスクを並列実行します。このアーキテクチャにより、大規模なドキュメントセットを高速かつスケーラブルに処理でき、大規模なナレッジベースの構築と更新にかかる時間を大幅に削減し、Kubernetesのような分散型本番環境への効率的なデプロイを可能にします。
📚 インテリジェントなマルチフォーマット取り込み
単純なテキストファイルを超えて。OpenRagは、標準文書（PDF、DOCX）、オーディオファイル（MP3、WAV、AAC）、画像（PNG、JPEG）を含む幅広いファイルタイプに対応しています。重要な点として、高度な解析（スキャン文書のOCRを含む）と画像キャプション用のVision Language Models (VLMs) を使用し、すべての入力を統一されたMarkdown形式にインテリジェントに変換することで、一貫した高品質なコンテンツ抽出を実現します。
🔗 シームレスなOpenAI API互換性
OpenRag APIは、標準的なOpenAI API形式と互換性を持つように精緻に設計されています。この重要な設計選択により、OpenWebUI、LangChain、N8Nなどの人気のあるフロントエンドやワークフローツールに、カスタムアダプターや複雑な統合レイヤーを必要とせずに、デプロイ済みのRAGシステムをシームレスに統合できます。
🧠 高度な検索と再ランキング技術
優れた回答精度を確保するため、OpenRagは最先端の検索メカニズムを実装しています。ハイブリッド検索を特徴とし、BM25キーワードマッチングの精度とセマンティック類似性のニュアンスを組み合わせ、高度な文脈検索技術を組み込んでいます。さらに、多言語対応の再ランキング機能（Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-baseのようなモデルを使用）を搭載し、ソース言語に関わらずチャンクの関連性を最適化します。
🖥️ ネイティブなWebベースインデクサーUI
内蔵された直感的なWebインターフェースを使用して、ナレッジベースを効率的に管理できます。このUIは、ドキュメントの管理、取り込み、インデックス作成を簡素化し、異なるドキュメントセットを分離するためのマルチテナンシーをサポートするパーティションベースのアーキテクチャを使用して、コレクションを容易に整理することを可能にします。
ユースケース
OpenRagは、RAGプロジェクトを研究室から本番環境へ迅速かつ確実に移行させるために設計されています。
RAG研究と実験の加速: モジュール式のフレームワークを活用し、新しいRAG手法を迅速にテストし、埋め込みモデルを比較し、堅牢な評価指標を開発できます。OpenRagは実験に重点を置くことで、研究者がAgentic RAG（近日公開）やTool Callingのような高度な技術を迅速に反復できることを保証します。
スケーラブルな分散ワークロードのデプロイ: ペタバイト規模の独自データを処理する必要がある企業向けに、OpenRagの分散型Rayデプロイ機能は、複数のマシンとGPU間でのスケーリングを可能にします。これにより、大量のスキャンされたPDFや文字起こしされた音声アーカイブのような複雑な形式を含む、大規模なドキュメントセットの高速かつ本番環境レベルのインデックス作成と検索が可能になります。
既存のエンタープライズワークフローへのRAG統合: OpenRagのOpenAI API互換性を活用することで、既存のビジネス自動化ツール（N8Nなど）や顧客向けチャットインターフェース（OpenWebUIなど）にRAG機能を即座に組み込むことができ、デプロイの摩擦を最小限に抑え、採用を最大化します。
独自の利点
OpenRagは単なるRAGライブラリではありません。柔軟性とパフォーマンスを保証するコア原則に基づいて設計された、フル機能のスケーラブルな開発およびデプロイ環境です。
100%オープンソースと主権: OpenRagはコミュニティのために設計されており、実験を優先し、ベンダーロックインを回避します。その主権設計のアプローチにより、開発者は自身のデータ、モデル、インフラストラクチャに対する完全な制御を維持でき、主流のプロプライエタリなスタックに対する透明性の高い代替手段を提供します。
Rayによる真の生産スケーラビリティ: 単一マシン処理のみに依存するフレームワークとは異なり、OpenRagはRayを活用し、チャンキング、埋め込み、取り込みの各ステージで固有の並列処理を可能にします。このアーキテクチャの選択は、真に大規模なデータセットを処理し、Kubernetesのような分散システム上で高性能なRAGパイプラインをデプロイするために不可欠です。
統一されたマルチモーダルデータ処理: 複雑なドキュメント、画像（VLMキャプション経由）、音声（文字起こし経由）を一貫したMarkdownに変換するインテリジェントな変換パイプラインは、多様なデータソースを正規化するという重要な課題を解決し、ナレッジベース全体で信頼性と精度の高い検索を保証します。
結論
OpenRagは、高度なRAGアプリケーションを効率的に構築、評価、スケーリングするために必要なパフォーマンス、柔軟性、そしてアーキテクチャの開放性を提供します。新しい検索手法に焦点を当てる研究者であれ、ミッションクリティカルな知識システムを構築するエンジニアであれ、OpenRagは必要とされる堅牢で主権的かつスケーラブルなプラットフォームを提供します。
More information on OpenRAG
Launched
2025-07
Pricing Model
Free
Starting Price
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OpenRAG was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-11-11.
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