apecloud/ApeRAG

ApeRAG: Production-ready GraphRAG with multi-modal indexing, AI agents, MCP support, and scalable K8s deployment

ApeRAG – 本番環境対応の検索拡張生成プラットフォーム

ApeRAGは、独自のドキュメントを検索し、それに基づいて推論するAIアプリケーションを構築できるオープンソースシステムです。複数の検索技術（ベクトル類似性、全文、グラフベース、要約ベース、ビジョンベース）と、適切なソースを自動的に選択し、クエリを実行して自然言語で回答を返す AIエージェント を組み合わせています。このプロジェクトはFastAPIバックエンド、React Web UI、および完全なKubernetes/Helmデプロイメントスクリプトを提供しており、ローカルでの実験から企業レベルの本番環境まで幅広く対応可能です。

主な機能 (READMEに記載の通り)

機能	内容
ハイブリッドインデックスタイプ	5つの組み込みインデックス（ベクトル、全文、グラフ、要約、ビジョン）を提供し、テキスト、埋め込み、グラフ関係、簡潔な要約、または画像コンテンツを検索可能にします。
インテリジェントAIエージェント	エージェントはModel Context Protocol (MCP) を介して公開され、関連するコレクションを自動的に発見し、ハイブリッド検索を実行し、Web検索を行って質問に回答することもできます。
エンティティ正規化を備えたグラフRAG	大幅に改良されたLightRAGエンジンを使用し、重複するエンティティをマージすることで、よりクリーンなナレッジグラフと優れた関係推論を実現します。
マルチモーダルドキュメント処理	PDF、Wordファイル、表、数式、画像を処理し、ビジョンサポートによりチャートや画像の分析が可能です。
MinerUドキュメントパーサー	複雑な構造（表、数式）を抽出するオプションの解析サービス（doc-ray）で、GPUアクセラレーションも利用可能です。
本番グレードのデプロイメント	PostgreSQL、Redis、Qdrant、Elasticsearch、Neo4j向けのHelmチャートとKubeBlocks統合。監査ログ、モデル管理、グラフ可視化が含まれます。
MCP統合	`/mcp/` エンドポイントを公開し、外部のLLMアシスタントがModel Context Protocolを使用してナレッジベースを直接クエリできるようにします。
開発者フレンドリーなスタック	FastAPIバックエンド、非同期Celeryワーカー、Reactフロントエンド、詳細なドキュメント、およびDocker-Composeを素早く開始するためのMakefile。

一般的なユースケース

企業ナレッジベース – 社内ドキュメント、マニュアル、サポートチケットを検索可能なAIアシスタントに変換します。
製品ドキュメントポータル – ユーザーが自然言語で質問し、PDF、コードドキュメント、図面から回答を得られるようにします。
研究ライブラリ – テキスト、表、図を組み合わせ、エージェントが関連論文を検索して調査結果を要約します。
カスタマーサポートボット – FAQ、チャットログ、製品画像を横断的にハイブリッド検索し、文脈を理解した正確な回答を提供します。

はじめ方 (ローカル Docker-Compose)

git clone https://github.com/apecloud/ApeRAG.git
cd ApeRAG
cp envs/env.template .env               # APIキー、DBパスワードなどを設定します。
# すべてのサービスを起動 (API, フロントエンド, データベース, オプションの doc-ray)
docker-compose up -d --pull always

Web UI: http://localhost:3000/web/
OpenAPI ドキュメント: http://localhost:8000/docs
MCPクライアントの設定例はREADMEに記載されています。クライアントを http://localhost:8000/mcp/ に向け、APIキーを指定するだけです。

本番環境へのデプロイ (Kubernetes)

K8sクラスターの準備 (v1.20+)、kubectl と Helm 3 をインストールします。
データベースのデプロイ – 既存のPostgreSQL/Redis/Qdrant/Elasticsearchインスタンスを使用するか、提供されているKubeBlocksスクリプトで起動します。

Helmチャートのインストール:

helm install aperag ./deploy/aperag --namespace default --create-namespace

サービスの公開 – ポートフォワードでテストするか、Ingressを設定して外部トラフィックを許可します。
オプションの doc-ray サービス – values.yaml で有効化 (docray.enabled: true) するか、リソースを節約するために無効化します。

このチャートは必要なすべてのコンテナ（API、フロントエンド、Celeryワーカー、doc-rayなど）を管理し、正しい接続文字列を注入します。

拡張・貢献

リポジトリには 開発ガイド (docs/en-US/development-guide.md) が含まれており、ローカルでのコードベースのセットアップ、ユニットテストの実行、新しいエージェントの追加方法を説明しています。
LightRAG コンポーネントはMITライセンスでオープンソース化されており、変更履歴は aperag/graph/changelog.md で追跡されています。
コミュニティチャンネル：DiscordとFeishuのQRコードがREADMEに記載されています。

ライセンス

Apache License 2.0 – 商用利用および改変を許可する寛容なライセンスです。

結論： ApeRAGは、複数の検索モダリティとAIエージェントを融合させた、フルスタックで本番環境向けのRAGプラットフォームです。シンプルなDocker-Composeでの起動とスケーラブルなKubernetesデプロイの両方を提供します。ドキュメントが充実しており、オープンソースであるため、セルフホスト型のナレッジベースアシスタントを必要とする企業に最適です。