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RAG・知識ベース向けオープンソースツールおすすめ

RAGパイプライン、知識ベース、ドキュメントとのチャット。

99 件のツール · 💎 43 件の隠れた名作

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このカテゴリで最もスターの多いプロジェクトに、一覧の奥から入れ替えで選んだ3件を加えた顔ぶれです — カタログ全体が順番に表に出るよう更新しています。

RAG・知識ベース

Dify

Build Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or…

★ 157.8k スターCustom (check repo)
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RAG・知識ベース

ragflow

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context…

★ 91.6k スターApache-2.0
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RAG・知識ベース

PaddleOCR

Lightweight OCR toolkit turning PDFs and images into structured, LLM-ready data in 100+ languages

★ 90.8k スターApache-2.0
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RAG・知識ベース

ragent

Ragent (容纳智能体): a production-grade Java Agentic RAG platform with hybrid retrieval and an admin console

★ 4.2k スターApache-2.0
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RAG・知識ベース

nano-graphrag

nano-graphrag: a small, hackable GraphRAG implementation in about 1,100 lines — no Microsoft GraphRAG bulk

★ 4.0k スターMIT
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RAG・知識ベース

pipeshub-ai

The open-source, permission-aware context layer that lets agents search all your company knowledge.

★ 3.8k スターApache-2.0
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RAG・知識ベース向けオープンソースツールおすすめ

RAG（検索拡張生成）は、モデルの記憶ではなく自分のドキュメントと対話するための仕組みです。これらのツールはPDF、ノート、コードベース、Webサイトを取り込み、インデックス化し、出典への参照付きで質問に答えます。

カテゴリには、ドキュメントチャットのフルアプリ、自分自身の検索スタックを構築するパイプライン用フレームワーク、他のツールの背後に置くための知識ベースサーバが含まれます。品質は地味な工程に宿ります。モデルが文書を見る前に、どう分割し、埋め込み、再ランク付けするかです。

選び方

  • コーパスがツールを決めます。PDFのフォルダにはドキュメントアプリを、プロダクトにはフレームワークと自分で管理できる埋め込みモデルを。
  • 出典の提示を必須としてください。出典を示せないRAGツールは、いつか出典を捏造します。
  • ローカルの埋め込みモデルは非公開コーパスを非公開のままにします。パイプラインがそれに対応しているか確認してください。
// よくある質問

よくある質問

ここにはどのオープンソースRAG・知識ベースツールが掲載されていますか？

このページには、LibreAIが厳選したオープンソースのRAG・知識ベースプロジェクトが99件集まっています — RAGパイプライン、知識ベース、ドキュメントとのチャット。 すべてGitHubで検証され、それぞれに概要、インストール手順、活用例、FAQを備えた専用のガイドページがあります。

これらのRAG・知識ベースツールは無料で使えますか？

はい。ここにあるすべてのツールはオープンソースで、それぞれのライセンスの下で無料でダウンロードして使用できます。ほとんどはMIT、Apache-2.0、GPL-3.0を使い、カスタムなソースアベイラブル・ライセンスがある場合は、そのツールのページに明記されています。商用利用の前にLICENSEファイルを確認してください。

LibreAIはこれらのツールをホストしていますか？

いいえ。LibreAIが公開するのはガイドだけです — このサイトからダウンロードが提供されることはありません。インストールはすべて、プロジェクトの公式GitHubリポジトリから行われます。

このページからRAG・知識ベースツールをインストールするには？

ツールのガイドを開き、「自分で実行してみる」セクションの手順に従ってください — 手順はプロジェクト自身のドキュメントから取られています — あるいは「GitHubで見る」ボタンで公式リポジトリへ直接移動できます。

これらのツールはどう選ばれましたか？

すべてのプロジェクトはGitHub APIで直接検証されています — スター、フォーク、ライセンス、最近の活動 — そして、本物の勢いと活発なコミュニティがある場合にのみ掲載されます。

RAGツールはどんな種類のドキュメントを使えますか？

通常、PDF、オフィスドキュメント、Markdownやテキストファイル、Webページ、そして開発者向けツールではコードベース全体です。汚れたスキャンと複雑な表はあらゆる場所での弱点です。クリーンな元ドキュメントは格段に良い答えを生みます。

RAGツールが時々間違った箇所から答えるのはなぜですか？

通常、悪いのは言語モデルではなく検索です。分割によって答えが断片に分けられたか、埋め込みが似ているが違う箇所に一致したかです。このカテゴリのフレームワークはそうした調整項目を公開しています。アプリ型ツールは隠しますが、デフォルトでうまく調整されていることもあります。