langflow-ai/openrag

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01업로드한 문서에 대해 LLM을 사용해 질문할 수 있는 대화형 인터페이스
• 02Docling을 사용한 문서 수집 및 파싱
• 03Langflow 기반의 시각적 워크플로 빌더
• 04대규모 시맨틱 검색을 지원하는 OpenSearch
• 05공식 Python 및 TypeScript SDK
• 06AI 어시스턴트를 연결하는 내장 MCP 서버

활용 사례

• 내부 문서를 기반으로 하는 비공개 질의응답 어시스턴트 구축
• 키워드가 아닌 의미를 기준으로 팀의 파일 모음 검색
• AI 코딩 또는 대화형 어시스턴트를 개인이나 회사의 지식 베이스에 연결
• 시각적 Langflow 워크플로로 RAG 파이프라인 프로토타이핑

빠른 시작

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   문서의 빠른 시작 가이드에 따라 OpenRAG를 설치합니다

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   OpenRAG를 실행합니다

   uv run openrag
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   파일이나 폴더를 지식으로 추가합니다

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   웹 인터페이스에서 지식과 채팅을 시작합니다

사용 전 알아둘 점

• !OpenSearch, Langflow, Docling을 기반으로 하는 여러 서비스의 스택이므로 셀프 호스팅에는 상당한 설정 작업이 필요합니다.
• !독립형 openrag-mcp PyPI 패키지는 더 이상 사용되지 않으므로 MCP 클라이언트는 대신 /mcp 엔드포인트에 연결해야 합니다.

토픽

자주 묻는 질문

openrag은(는) 무엇인가요?

Langflow, Docling, OpenSearch를 기반으로 문서를 업로드하고 LLM과 대화할 수 있는 셀프 호스팅 RAG 플랫폼입니다. OpenRAG는 문서를 검색하고 문서에 관해 AI 기반 대화를 나눌 수 있는 단일 패키지형 Retrieval-Augmented Generation 플랫폼입니다. 사용자는 대화형 인터페이스에서 파일을 업로드하고 처리한 뒤, 대규모 언어 모델과 시맨틱 검색을 통해 내용을 질의할 수 있습니다.

openrag은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

openrag은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

openrag은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. openrag의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.

openrag은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

내부 문서를 기반으로 하는 비공개 질의응답 어시스턴트 구축 키워드가 아닌 의미를 기준으로 팀의 파일 모음 검색 AI 코딩 또는 대화형 어시스턴트를 개인이나 회사의 지식 베이스에 연결 시각적 Langflow 워크플로로 RAG 파이프라인 프로토타이핑

openrag는 어떻게 설치하나요?

문서의 빠른 시작 가이드에 따라 OpenRAG를 설치합니다 OpenRAG를 실행합니다: uv run openrag 파일이나 폴더를 지식으로 추가합니다 웹 인터페이스에서 지식과 채팅을 시작합니다

openrag은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/langflow-ai/openrag