Servidor RAG sin código que indexa una carpeta de documentos en una de 8 bases de datos vectoriales y mantiene las respuestas sincronizadas cuando cambian los archivos.
58,7 mil1,5 milPythonMITActualizado hace 4 días
langflow-ai/openrag
Plataforma RAG autohospedada para subir documentos y conversar con ellos mediante LLMs, basada en Langflow, Docling y OpenSearch.
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- Issues abiertos
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- Último commit
- hace 19 horas
¿Qué es?
OpenRAG es una plataforma de Retrieval-Augmented Generation en un solo paquete que permite buscar documentos y mantener conversaciones con IA sobre su contenido. Los usuarios pueden subir, procesar y consultar archivos desde una interfaz de chat respaldada por modelos de lenguaje grandes y búsqueda semántica.
El sistema usa Langflow para la ingesta de documentos, los flujos de recuperación y la orquestación basada en agentes; Docling para analizar documentos; y OpenSearch como capa de búsqueda y almacenamiento. El backend está desarrollado con FastAPI y el frontend con Next.js. El proyecto se puede instalar como paquete de Python con la herramienta uv o desplegar como servicios autogestionados con Docker o Podman.
OpenRAG también ofrece una REST API mediante SDK oficiales para Python y TypeScript, y un servidor MCP integrado a través de HTTP con streaming en el endpoint /mcp, para conectar clientes como Cursor y Claude Desktop.
Funciones clave
- 01Interfaz de chat para hacer preguntas sobre documentos subidos mediante LLMs
- 02Ingesta y análisis de documentos con Docling
- 03Constructor visual de flujos de trabajo basado en Langflow
- 04Búsqueda semántica escalable respaldada por OpenSearch
- 05SDK oficiales para Python y TypeScript
- 06Servidor MCP integrado para conectar asistentes de IA
Casos de uso
- Crear un asistente privado de preguntas y respuestas sobre documentos internos
- Buscar en la colección de archivos de un equipo por significado, en lugar de por palabras clave
- Conectar un asistente de programación o chat con IA a una base de conocimiento personal o empresarial
- Crear prototipos de pipelines RAG con flujos de trabajo visuales de Langflow
Inicio rápido
- 1
Instala OpenRAG siguiendo la guía de inicio rápido de la documentación
- 2
Inicia OpenRAG
uv run openrag - 3
Añade archivos o carpetas como conocimiento
- 4
Empieza a chatear con tu conocimiento en la interfaz web
Antes de usarlo
- Es una pila de varios servicios basada en OpenSearch, Langflow y Docling, por lo que el autoalojamiento requiere bastante trabajo de configuración.
- El paquete independiente openrag-mcp de PyPI está obsoleto, así que los clientes MCP deben conectarse al endpoint /mcp.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es openrag?
- Plataforma RAG autohospedada para subir documentos y conversar con ellos mediante LLMs, basada en Langflow, Docling y OpenSearch. OpenRAG es una plataforma de Retrieval-Augmented Generation en un solo paquete que permite buscar documentos y mantener conversaciones con IA sobre su contenido. Los usuarios pueden subir, procesar y consultar archivos desde una interfaz de chat respaldada por modelos de lenguaje grandes y búsqueda semántica.
- ¿openrag es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- openrag es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿openrag sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de openrag fue el 5 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar openrag?
- Crear un asistente privado de preguntas y respuestas sobre documentos internos Buscar en la colección de archivos de un equipo por significado, en lugar de por palabras clave Conectar un asistente de programación o chat con IA a una base de conocimiento personal o empresarial Crear prototipos de pipelines RAG con flujos de trabajo visuales de Langflow
- ¿Cómo se instala openrag?
- Instala OpenRAG siguiendo la guía de inicio rápido de la documentación Inicia OpenRAG: uv run openrag Añade archivos o carpetas como conocimiento Empieza a chatear con tu conocimiento en la interfaz web
- ¿Dónde consigo openrag?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/langflow-ai/openrag
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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