openrag

OpenRAG est une plateforme complète de génération augmentée par récupération (RAG) en un seul package, conçue pour la recherche intelligente de documents et les conversations propulsées par l'IA. Elle est construite avec FastAPI et Next.js et alimentée par OpenSearch, Langflow et Docling. Les capacités clés décrites dans le README : - Pré-packagé et prêt à l'emploi : les outils de base sont connectés pour que les utilisateurs puissent installer et démarrer rapidement. - Workflows RAG agentiques : orchestration avec réordonnancement et coordination multi-agents. - Ingestion de documents : analyse de données réelles et désordonnées via Docling. - Constructeur de workflows par glisser-déposer : interface visuelle propulsée par Langflow pour une itération rapide. - Modules complémentaires d'entreprise modulaires et recherche d'entreprise à grande échelle via OpenSearch. Workflow typique : lancez OpenRAG, ajoutez des fichiers ou dossiers comme connaissances, puis discutez avec ces connaissances via une interface de chat soutenue par des LLM et la recherche sémantique. Les options d'intégration incluent des SDK officiels Python et TypeScript/JavaScript (openrag-sdk) pour le chat et la recherche programmatiques, ainsi qu'un serveur Model Context Protocol (MCP) intégré sur HTTP streamable monté à /mcp. Les clients MCP tels que Cursor et Claude Desktop peuvent se connecter en utilisant la clé API OpenRAG via l'en-tête X-API-Key ; le README note que le package PyPI autonome openrag-mcp est déprécié en faveur du point de terminaison /mcp. Le serveur MCP expose des outils pour le chat amélioré par RAG, la recherche sémantique, l'ingestion de documents, les filtres de connaissances et la gestion des paramètres. Les chemins d'installation documentés incluent un démarrage rapide, l'installation du package Python OpenRAG et le déploiement de services auto-gérés avec Docker ou Podman. Les conseils de développement et de contribution se trouvent dans CONTRIBUTING.md, avec le dépannage et les discussions disponibles via la documentation du projet et les pages GitHub.