langflow-ai/openrag

OpenRAG is a comprehensive, single package Retrieval-Augmented Generation platform built on Langflow, Docling, and Opensearch.

What it solves

OpenRAG는 인텔리전트 문서 검색 및 AI 기반 대화를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 설정의 복잡성을 해결하고, 문서 수집, 의미 검색, 채팅 인터페이스를 처리하는 사전 패키징된 시스템을 제공함으로써 사용자가 대형 언어 모델을 사용해 자신의 문서를 질의할 수 있게 합니다.

How it works

OpenRAG는 간소화된 워크플로를 통해 문서를 검색 가능한 지식으로 변환합니다. Docling을 사용해 복잡한 실제 데이터의 지능형 파싱을 수행하고, OpenSearch를 통해 프로덕션 수준의 의미 검색을 제공하며, Langflow를 이용해 검색 워크플로와 에이전트 협업을 오케스트레이션합니다. 플랫폼은 FastAPI와 Next.js로 구축되었으며, 사용자가 지식 베이스와 상호작용할 수 있는 채팅 인터페이스를 제공합니다.

Who it’s for

이 도구는 빠르게 프로덕션 준비가 된 RAG 시스템을 배포하려는 개인 및 기업을 위한 것입니다. 또한 Python 및 TypeScript SDK를 통해 RAG 기능을 자체 애플리케이션에 통합하고자 하는 개발자나 Model Context Protocol(MCP)을 통해 Cursor, Claude Desktop 등 외부 AI 어시스턴트를 연결하려는 사용자에게도 적합합니다.

Highlights

  • Agentic RAG workflows: 재랭킹 및 다중 에이전트 협업을 포함한 고급 오케스트레이션 지원.
  • Visual Workflow Builder: Langflow가 제공하는 드래그‑앤‑드롭 인터페이스로 빠른 반복 가능.
  • Enterprise Scalability: OpenSearch를 사용해 어떤 규모에서도 검색 성능 보장.
  • MCP Integration: 외부 AI 어시스턴트를 지식 베이스에 직접 연결할 수 있는 Model Context Protocol 서버 내장.