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langflow-ai/openrag

Uma plataforma RAG self-hosted para enviar documentos e conversar com eles usando LLMs, baseada em Langflow, Docling e OpenSearch.

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O que é?

OpenRAG é uma plataforma de Retrieval-Augmented Generation em um único pacote para pesquisar documentos e conversar com eles usando IA. Os usuários enviam, processam e consultam arquivos por uma interface de chat com LLMs e busca semântica.

O sistema usa Langflow para ingestão de documentos, fluxos de recuperação e orquestração no estilo de agentes; Docling para analisar documentos; e OpenSearch como camada de busca e armazenamento. O backend é desenvolvido com FastAPI, e o frontend, com Next.js. O projeto pode ser instalado como pacote Python com a ferramenta uv ou implantado como serviços autogerenciados com Docker ou Podman.

OpenRAG também disponibiliza uma REST API por meio de SDKs oficiais para Python e TypeScript, além de um servidor MCP integrado via HTTP com suporte a streaming no endpoint /mcp, para conectar clientes como Cursor e Claude Desktop.

Recursos principais

  • 01Interface de chat para fazer perguntas sobre documentos enviados usando LLMs
  • 02Ingestão e análise de documentos com Docling
  • 03Construtor visual de fluxos de trabalho baseado em Langflow
  • 04Busca semântica em escala com OpenSearch
  • 05SDKs oficiais para Python e TypeScript
  • 06Servidor MCP integrado para conectar assistentes de IA

Casos de uso

  • Criar um assistente privado de perguntas e respostas baseado em documentos internos
  • Pesquisar os arquivos de uma equipe pelo significado, em vez de por palavras-chave
  • Conectar um assistente de programação ou chat com IA a uma base de conhecimento pessoal ou da empresa
  • Prototipar pipelines RAG com fluxos visuais do Langflow

Início rápido

  1. 1

    Instale o OpenRAG seguindo o guia de início rápido da documentação

  2. 2

    Inicie o OpenRAG

    uv run openrag
  3. 3

    Adicione arquivos ou pastas como conhecimento

  4. 4

    Comece a conversar com seu conhecimento na interface web

Antes de usar

  • É uma pilha de vários serviços baseada em OpenSearch, Langflow e Docling, portanto a hospedagem própria exige bastante trabalho de configuração.
  • O pacote independente openrag-mcp do PyPI foi descontinuado, então os clientes MCP devem se conectar ao endpoint /mcp.

Tópicos

#rag#llm#document-search#vector-search#opensearch#langflow#python#fastapi

Perguntas frequentes

O que é openrag?
Uma plataforma RAG self-hosted para enviar documentos e conversar com eles usando LLMs, baseada em Langflow, Docling e OpenSearch. OpenRAG é uma plataforma de Retrieval-Augmented Generation em um único pacote para pesquisar documentos e conversar com eles usando IA. Os usuários enviam, processam e consultam arquivos por uma interface de chat com LLMs e busca semântica.
openrag é gratuito? Qual é a licença?
openrag é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
openrag ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de openrag foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar openrag?
Criar um assistente privado de perguntas e respostas baseado em documentos internos Pesquisar os arquivos de uma equipe pelo significado, em vez de por palavras-chave Conectar um assistente de programação ou chat com IA a uma base de conhecimento pessoal ou da empresa Prototipar pipelines RAG com fluxos visuais do Langflow
Como instalar openrag?
Instale o OpenRAG seguindo o guia de início rápido da documentação Inicie o OpenRAG: uv run openrag Adicione arquivos ou pastas como conhecimento Comece a conversar com seu conhecimento na interface web
Onde consigo openrag?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/langflow-ai/openrag

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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