No-code RAG-сервер, который индексирует документы из папки в одной из 8 векторных баз данных и обновляет ответы при изменении файлов.
58,7 тыс.1,5 тыс.PythonMITОбновлён 5 дней назад
langflow-ai/openrag
Self-hosted RAG-платформа для загрузки документов и общения с ними с помощью LLM, построенная на Langflow, Docling и OpenSearch.
- Звёзды
- 4,674
- Форки
- 518
- Открытые issues
- 347
- Последний коммит
- 23 часа назад
Что это?
OpenRAG — это RAG-платформа в виде единого пакета для поиска по документам и общения с ними с помощью ИИ. Пользователи загружают и обрабатывают файлы, а затем задают по ним вопросы через чат-интерфейс, использующий большие языковые модели и семантический поиск.
Для обработки документов, настройки сценариев поиска и оркестрации агентов система использует Langflow, для разбора документов — Docling, а OpenSearch служит поисковым и хранилищем данных. Бэкенд построен на FastAPI, фронтенд — на Next.js. Проект можно установить как пакет Python с помощью инструмента uv или развернуть как самостоятельно управляемые сервисы с Docker или Podman.
OpenRAG также предоставляет REST API через официальные SDK для Python и TypeScript, а встроенный MCP-сервер работает по протоколу streamable HTTP на эндпоинте /mcp и позволяет подключать такие клиенты, как Cursor и Claude Desktop.
Ключевые возможности
- 01Чат-интерфейс для вопросов по загруженным документам с помощью LLM
- 02Загрузка и разбор документов с помощью Docling
- 03Визуальный конструктор рабочих процессов на базе Langflow
- 04Масштабируемый семантический поиск на базе OpenSearch
- 05Официальные SDK для Python и TypeScript
- 06Встроенный MCP-сервер для подключения ИИ-ассистентов
Сценарии использования
- Создание приватного ассистента для ответов на вопросы по внутренним документам
- Поиск по коллекции файлов команды по смыслу, а не по ключевым словам
- Подключение ИИ-ассистента для программирования или общения к личной или корпоративной базе знаний
- Создание прототипов RAG-пайплайнов с помощью визуальных рабочих процессов Langflow
Быстрый старт
- 1
Установите OpenRAG, следуя руководству по быстрому запуску в документации
- 2
Запустите OpenRAG
uv run openrag - 3
Добавьте файлы или папки в качестве источников знаний
- 4
Начните общаться со своими знаниями в веб-интерфейсе
Что важно знать
- Это стек из нескольких сервисов на базе OpenSearch, Langflow и Docling, поэтому для самостоятельного хостинга потребуется немало усилий по настройке.
- Отдельный пакет openrag-mcp в PyPI устарел, поэтому клиенты MCP должны подключаться к эндпоинту /mcp.
Темы
Частые вопросы
- Что такое openrag?
- Self-hosted RAG-платформа для загрузки документов и общения с ними с помощью LLM, построенная на Langflow, Docling и OpenSearch. OpenRAG — это RAG-платформа в виде единого пакета для поиска по документам и общения с ними с помощью ИИ. Пользователи загружают и обрабатывают файлы, а затем задают по ним вопросы через чат-интерфейс, использующий большие языковые модели и семантический поиск.
- openrag можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- openrag распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- openrag всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в openrag — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать openrag?
- Создание приватного ассистента для ответов на вопросы по внутренним документам Поиск по коллекции файлов команды по смыслу, а не по ключевым словам Подключение ИИ-ассистента для программирования или общения к личной или корпоративной базе знаний Создание прототипов RAG-пайплайнов с помощью визуальных рабочих процессов Langflow
- Как установить openrag?
- Установите OpenRAG, следуя руководству по быстрому запуску в документации Запустите OpenRAG: uv run openrag Добавьте файлы или папки в качестве источников знаний Начните общаться со своими знаниями в веб-интерфейсе
- Где скачать openrag?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/langflow-ai/openrag
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Юридическая исследовательская платформа для собственного хостинга: позволяет юрфирмам искать по своим документам с помощью RAG, проверять цитаты и анализировать договоры.
244+106 за неделю22PythonApache-2.0Обновлён 3 дня назад
RAG-чат-приложение отвечает на вопросы на естественном языке о строках таблицы PostgreSQL с помощью поиска через pgvector и моделей OpenAI; приложение можно развернуть в Azure.
508+2 за неделю1,1 тыс.PythonMITОбновлён вчера
Самохостируемая команда AI-руководителей: единый образ руководителя, за которым стоят агенты-специалисты по стратегии, финансам, HR, юридическим вопросам, операциям, маркетингу, продукту и продажам, построенная на Claude.
5,8 тыс.+46 за неделю624PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 22 часа назад
Python-бэкенд, где мультимодальные данные, вычисляемые столбцы, векторные индексы и HTTP-маршруты объявляются в одном файле.
1,7 тыс.+8 за неделю235PythonApache-2.0Обновлён 22 часа назад
Слой памяти для AI-агентов и приложений, который хранит и извлекает контекст пользователей, сессий и агентов между диалогами.
68,5 тыс.+416 за неделю8,1 тыс.PythonApache-2.0Обновлён вчера