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Taranis AIは、情報収集と状況分析を目的としたオープンソースのインテリジェンス（OSINT）プラットフォームです。ウェブサイト、RSS/Atomフィード、Mastodon、MISP、Request Trackerなどのソースから非構造化ニュース記事を収集し、自然言語処理とAIを適用してコンテンツを強化します。アナリストはこれらのAI拡張記事をレビューし、PDFなどの成果物に供給される構造化レポート項目に変換し、公開することができます。 アーキテクチャとサービス システムは複数のコンポーネントに分割されています。Nginxイングレスがリバースプロキシのエントリポイントとして機能します。Flask、HTMX、Tailwind CSSフロントエンドがWebインターフェースとRESTアクセスを提供します。コアバックエンドはデータベース通信を処理し、ワーカーとフロントエンドにRESTエンドポイントを公開します。RQワーカーはコレクター、ボット、プレゼンター、パブリッシャー機能を提供します。サポートサービスには、プライマリデータベースとしてPostgreSQL（またはSQLite）、メッセージブローカー兼ジョブキューとしてRedis、リアルタイム更新用のCentrifugoが含まれます。REST APIのOpenAPI仕様が含まれており、実行中のインストールではconfig/openapiでアクセスできます。 機能 - 複数のデータソースにわたるOSINT収集により、統合されたインテリジェンスフィードを生成。 - 収集記事のAIおよびNLPベースの拡張と強化。 - 非構造化ニュースを構造化レポート項目に変換するアナリストワークフロー。 - オプションのアナリストチャットで、ユーザーごとの永続的な会話を提供し、一般的な質問に回答したり、アナリストが閲覧を許可されたストーリーを検索したりできます（別途設定されたOpenAI互換Responses API経由）。 - 構造化レポートやPDFファイルを含むマルチフォーマット出力。 - 最終化されたインテリジェンス製品の公開。 - MISPを介したTaranis AIインスタンス間、またはTaranis AIとMISP間の実験的なストーリーレベル共有。 ヘルスエンドポイント コアは認証なしの2つのヘルスエンドポイントを公開します。/api/isaliveはAPIプロセスが応答することを確認する軽量な生存確認プローブで、/api/healthは依存関係のステータスをup、down、n/aとして報告し、依存関係がダウンしている場合は503、それ以外は200を返します。 ハードウェアとデプロイ 完全なNLP機能には少なくとも16 GB RAM、4 CPUコア、50 GBディスクが必要とされています。NLPなしでは、2 GB RAM、2 CPUコア、20 GBディスクが示されています。本番デプロイはDocker Composeデプロイガイドで文書化されており、Celery/RabbitMQからRQへの移行ガイドも存在します。リポジトリにはsrc/（core、ingress、frontend、models、worker）の下にソースコードと、Dockerサポートファイル（docker-composeの例を含む）が含まれています。 プロジェクト背景 このプロジェクトはTaranis3とTaranis-NGに触発され、欧州連合公共ライセンスの下でリリースされています。欧州連結施設を通じてEUの資金提供を受けています。ドキュメントはユーザーストーリー、デプロイ、IntelOwl強化、Mastodon収集設定、リリース手順、SBOM範囲をカバーしています。