OpenRAG

OpenRag — это легковесный, модульный и расширяемый фреймворк для генерации с дополненной выборкой (RAG), разработанный специально для разработчиков и исследователей, расширяющих границы технологии RAG. Он напрямую решает проблему создания, тестирования и масштабирования передовых методов RAG без проприетарных ограничений, предлагая мощную, 100% открытую платформу. Разработанный Linagora, OpenRag представляет собой суверенное по своей сути решение, ориентированное на гибкость, производительность и бесшовную интеграцию в существующие производственные рабочие процессы.

Ключевые особенности

OpenRag предлагает мощный набор функций, разработанных для максимального увеличения скорости обработки, универсальности данных и эффективности интеграции для серьезной разработки систем RAG.

⚡️ Параллельная обработка с использованием Ray

OpenRag использует фреймворк Ray для параллельного выполнения задач по разбиению на части (chunking), векторизации (embedding) и приему данных (ingestion) на доступных CPU и GPU. Такая архитектура обеспечивает быструю, масштабируемую обработку огромных объемов документов, значительно сокращая время, необходимое для создания и обновления крупных баз знаний, и позволяя эффективно развертывать их в распределенных, производственных средах, таких как Kubernetes.

📚 Интеллектуальный прием данных различных форматов

Забудьте о простых текстовых файлах. OpenRag поддерживает широкий спектр типов файлов, включая стандартные документы (PDF, DOCX), аудиофайлы (MP3, WAV, AAC) и изображения (PNG, JPEG). Что особенно важно, он использует продвинутый парсинг (включая OCR для сканированных документов) и визуально-языковые модели (VLM) для описания изображений, интеллектуально преобразуя все входные данные в унифицированный формат Markdown для согласованного и высококачественного извлечения контента.

🔗 Бесшовная совместимость с OpenAI API

API OpenRag тщательно разработан для полной совместимости со стандартным форматом OpenAI API. Это ключевое проектное решение позволяет беспрепятственно интегрировать вашу развернутую RAG-систему в популярные фронтенды и инструменты автоматизации рабочих процессов — такие как OpenWebUI, LangChain и N8N — без необходимости использования пользовательских адаптеров или сложных интеграционных слоев.

🧠 Продвинутые методы поиска и переранжирования

Для обеспечения превосходной точности ответов OpenRag реализует передовые механизмы поиска. Он включает гибридный поиск, который сочетает в себе точность сопоставления ключевых слов BM25 с нюансами семантического сходства, а также использует продвинутые методы контекстного поиска. Кроме того, он обладает возможностями многоязычного переранжирования (с использованием таких моделей, как Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base) для оптимизации релевантности фрагментов независимо от языка источника.

🖥️ Встроенный веб-интерфейс индексатора

Эффективно управляйте своей базой знаний с помощью встроенного, интуитивно понятного веб-интерфейса. Этот интерфейс упрощает управление документами, прием данных и индексирование, позволяя легко организовывать коллекции с использованием архитектуры, основанной на разделах, которая поддерживает мультиарендность для изоляции различных наборов документов.

Варианты использования

OpenRag разработан для быстрого и надежного перехода RAG-проектов из стадии исследований в производство.

1. Ускорение исследований и экспериментов в области RAG: Используйте модульный фреймворк для быстрого тестирования новых методов RAG, сравнения моделей векторизации и разработки надежных метрик оценки. Ориентация OpenRag на эксперименты гарантирует, что исследователи смогут быстро итерировать передовые методы, такие как Agentic RAG (скоро) и Tool Calling.

2. Развертывание масштабируемых, распределенных нагрузок: Для компаний, которым необходимо обрабатывать петабайты проприетарных данных, возможности распределенного развертывания OpenRag на базе Ray позволяют масштабировать его на несколько машин и GPU. Это обеспечивает быстрое, промышленное индексирование и извлечение больших наборов документов, включая сложные форматы, такие как объемные сканированные PDF-файлы и архивы расшифрованного аудио.

3. Интеграция RAG в существующие корпоративные рабочие процессы: Используйте совместимость OpenRag с OpenAI API, чтобы мгновенно интегрировать функции RAG в существующие инструменты автоматизации бизнеса (такие как N8N) или клиентские чат-интерфейсы (такие как OpenWebUI), минимизируя сложности развертывания и максимально увеличивая внедрение.

Уникальные преимущества

OpenRag — это не просто очередная библиотека RAG; это полнофункциональная, масштабируемая среда для разработки и развертывания, спроектированная на основе ключевых принципов, обеспечивающих гибкость и производительность.

• 100% открытый исходный код и суверенитет: OpenRag разработан для сообщества, отдавая приоритет экспериментам и избегая привязки к поставщику. Его изначально суверенный подход гарантирует, что разработчики сохраняют полный контроль над своими данными, моделями и инфраструктурой, предлагая прозрачную альтернативу основным проприетарным стекам.

• Настоящая производственная масштабируемость через Ray: В отличие от фреймворков, которые полагаются исключительно на обработку на одной машине, OpenRag использует Ray, обеспечивая естественный параллелизм на этапах разбиения, векторизации и приема данных. Этот архитектурный выбор крайне важен для обработки действительно больших наборов данных и развертывания высокопроизводительных RAG-конвейеров в распределенных системах, таких как Kubernetes.

• Единая обработка мультимодальных данных: Интеллектуальный конвейер преобразования — который трансформирует сложные документы, изображения (с помощью VLM-подписей) и аудио (с помощью транскрипции) в согласованный Markdown — решает важнейшую задачу нормализации разнообразных источников данных, обеспечивая надежный и точный поиск по всей вашей базе знаний.

Заключение

OpenRag предлагает производительность, гибкость и архитектурную открытость, необходимые для эффективного создания, оценки и масштабирования передовых RAG-приложений. Будь вы исследователем, сосредоточенным на новых методах поиска, или инженером, создающим критически важные системы знаний, OpenRag предоставит вам надежную, суверенную и масштабируемую платформу, которая вам необходима.