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AI チャンネル
RAG

オープンソースの RAG フレームワーク

検索拡張生成（RAG）は、言語モデルが自分の文書をもとに答えられるようにする仕組みです。テキストを小さなチャンクに分けてベクトルに変換し、インデックスに保存しておき、質問が来たときに関連性の高いチャンクをプロンプトに加えます。ここにあるプロジェクトは、パイプライン全体、あるいは文書の解析、ベクトル検索、完成した質問応答アプリといった一部分をカバーしています。

選び方

RAG の回答品質を左右するのは、モデルよりも主に検索です。PDF や表、スキャン画像といった扱いにくい文書をどう処理するか、キーワードとベクトルを組み合わせたハイブリッド検索やリランキングに対応しているか、そして回答の根拠となった情報源を示せるかを比べましょう。

スターの多いプロジェクト

177 件中 1–24 件
langgenius

dify

★ 155,830

エージェントワークフロー、RAGパイプライン、モデル管理を1つのワークスペースに統合したオープンソースのLLMアプリ開発基盤。クラウド、VPC、セルフホストにデプロイ可能。

TypeScript
langchain-ai

langchain

★ 146,381

LangChain は、エージェント ビルダーに、モデル、ツール、取得、およびマルチステップ実行のための共通レイヤーを提供します。

Python
Graphify-Labs

graphify

★ 116,984

ドキュメント、SQL スキーマ、構成、PDF を含むあらゆるコードベースを、クエリ可能なナレッジ グラフに変換します。 Claude Code、Cursor、Codex、および Gemini CLI の /graphify スキル: ローカル決定論的 AST 解析、すべてのエッジの説明、ベクトル ストアなし。

Python
thedotmack

claude-mem

★ 93,960

すべてのエージェントのセッション全体で永続的なコンテキスト。セッション中にエージェントが行うすべての情報をキャプチャし、AI で圧縮して、関連するコンテキストを将来のセッションに注入します。 Claude Code、OpenClaw、Codex、Gemini、Hermes、Copilot、OpenCode などで動作します。

JavaScript
infiniflow

ragflow

★ 90,746

RAGFlow は、信頼性の高い RAG とエージェント機能を融合して、LLM 用の優れたコンテキスト層を作成する、主要なオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンです。

Go
PaddlePaddle

PaddleOCR

★ 89,583

あらゆる PDF または画像ドキュメントを AI の構造化データに変換します。画像/PDF と LLM の間のギャップを埋める、強力で軽量な OCR ツールキット。 100 以上の言語をサポートします。

Python
bytedance

deer-flow

★ 82,492

研究、コーディング、作成を行う、オープンソースの長期にわたる SuperAgent ハーネス。サンドボックス、メモリ、ツール、スキル、サブエージェント、メッセージ ゲートウェイの助けを借りて、数分から数時間かかる可能性のあるさまざまなレベルのタスクを処理します。

Python
headroomlabs-ai

headroom

★ 72,304

ツールの出力、ログ、ファイル、RAG チャンクを LLM に到達する前に圧縮します。コーディング エージェントのトークンは 20% 減少し、JSON のトークンは 60 ～ 95% 減少しました。答えは同じです。ライブラリ、プロキシ、MCP サーバー。

Python
Mintplex-Labs

anything-llm

★ 66,065

自分のドキュメントと対話し、AI エージェントを実行できるローカルファーストのオールインワン AI デスクトップアプリ。マルチユーザー対応で、セットアップの手間もほぼ不要。

JavaScript
mem0ai

mem0

★ 65,344

Mem0 はユーザー、セッション、エージェントのメモリを保存および取得するため、AI アプリケーションは会話全体で設定とコンテキストを伝達できます。

TypeScript
pathwaycom

llm-app

★ 58,932

RAG、AI パイプライン、ライブ データを使用したエンタープライズ検索用のすぐに実行できるクラウド テンプレート。 Docker フレンドリー。Sharepoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、リアルタイム データ API などと常に同期します。

Jupyter Notebook
run-llama

llama_index

★ 52,170

ドキュメントエージェントと検索アプリケーションを構築するためのフレームワーク。

Python
milvus-io

milvus

★ 46,119

Milvus は Go と C++ で書かれたクラウドネイティブなベクトルデータベースで、数十億のベクトルに対するスケーラブルな近似最近傍探索を実現し、CPU/GPU アクセラレーションとリアルタイムのストリーミング更新に対応します。

Go
★ 39,639

[EMNLP2025] 「LightRAG: シンプルかつ高速な検索拡張生成。

Python
★ 37,553

LLM、RAG、および実際の AI エージェント アプリケーションに関する詳細なチュートリアル。

Jupyter Notebook
volcengine

OpenViking

★ 37,481

AI エージェント用の自己進化するコンテキスト データベース。エージェントのメモリ、ナレッジ RAG、スキルを統合します。

Python
khoj-ai

khoj

★ 37,346

AI の第二の脳。自己ホスト可能。 Web またはドキュメントから答えを入手してください。カスタム エージェントを構築し、自動化をスケジュールし、詳細な調査を行います。オンラインまたはローカルの LLM を個人用の自律型 AI (gpt、claude、gemini、llama、qwen、mistral) に変えます。無料で始めましょう。

Python
VectifyAI

PageIndex

★ 35,654

PageIndex: ベクトルレス、推論ベースの RAG のドキュメント インデックス。 AlphaGo からインスピレーションを得て、**PageIndex** を提案します。**PageIndex** は、**ベクターレス**、**推論ベースの RAG** システムであり、長い文書から **階層ツリー インデックス**を構築し、LLM を使用して **エージェント的でコンテキストを意識した検索**のためにそのインデックスを**推論**します。

Python
rustfs

rustfs

★ 32,262

4KB オブジェクト ペイロードの場合、MinIO よりも 2.3 倍高速です。 RustFS は、オープンソースの S3 互換高性能オブジェクト ストレージ システムで、MinIO や Ceph などの他の S3 互換プラットフォームとの移行と共存をサポートします。

Rust
onyx-dot-app

onyx

★ 32,109

Open Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLM

Python
★ 31,462

MCP および CLI のローカルファースト コード インテリジェンス グラフ。コードベースの永続的なマップを構築するため、AI コーディング ツールはレビューや大規模なリポジトリのワークフローでベンチマークされたコンテキストを削減し、重要なものだけを読み取ります。

Python
topoteretes

cognee

★ 30,704

Cognee は、エージェント向けのオープンソース AI メモリ プラットフォームです。自己ホスト型ナレッジ グラフ エンジンを使用して、セッション全体にわたって永続的な長期メモリを AI エージェントに提供します。

Python
labring

FastGPT

★ 29,658

FastGPT is a knowledge-based platform built on the LLMs, offers a comprehensive suite of out-of-the-box capabilities such as data processing, RAG retrieval, and visual AI workflow orchestration, letting you easily develop and deploy complex question-answering systems without the need for extensive setup or configuration.

TypeScript