2025年 おすすめオープンソースRAGフレームワーク15選

大規模言語モデル（LLM）は革命的ですが、根本的な限界があります。その知識は訓練されたデータに限定され、時間に凍結されています。プライベートなドキュメントにアクセスしたり、リアルタイムのデータを照会したり、ソースを引用したりすることはできません。ここで検索拡張生成（RAG）が登場します。

RAGは、LLMに超能力を与えるアーキテクチャパターンです。質問に答える前に、外部の知識ベースから関連情報を取得する能力です。このシンプルでありながら強力なアイデアは、汎用的なLLMを、正確で最新の、コンテキストを認識した応答を提供できる専門家へと変貌させます。

2025年、シンプルな「PDFとチャットする」アプリを構築することは、ほんの始まりに過ぎません。RAGエコシステムは、本番環境レベルでスケーラブルかつ検証可能なAIシステムを構築するために設計された、洗練されたオープンソースフレームワークで爆発的に拡大しました。あなたがソロ開発者であろうと、データサイエンティストであろうと、エンタープライズアーキテクトであろうと、あなたのために構築されたフレームワークがあります。このガイドでは、知っておくべきトップ15のオープンソースRAGフレームワークを解説します。

もちろん。記事を洗練し、より読みやすくするためにすべての引用リンクを削除したバージョンはこちらです。

主要な候補：RAGの基盤となるフレームワーク

これらのフレームワークは、多くの開発者にとって頼りになる選択肢として確立されており、包括的な機能と強力なコミュニティサポートを提供しています。

1. LangChain：頼りになるオープンソースRAGフレームワーク

LangChainは、LLMアプリケーション開発分野で支配的な勢力であり続けており、そのRAG機能はその魅力の要です。ドキュメントローダー、テキストスプリッター、埋め込みモデル、ベクターストア、リトリーバーなど、さまざまなコンポーネントを連鎖させることができるモジュラーで拡張可能なアーキテクチャを提供します。

• 主な機能：700以上のツールとの膨大な統合ライブラリ、複雑なパイプラインを構築するための柔軟な「Chain」抽象化、エージェント的で周期的なRAGシステムを作成するためのLangGraphのような高レベルAPIの成長するエコシステム。
• 2025年の展望：LangChainは、可観測性、トレーシング、デプロイメントツールの改善により、本番環境対応性をさらに強化することでその地位を固めることが予想されます。LangGraphの進化により、開発者はより洗練されたステートフルなRAGアプリケーションを構築できるようになり、推論と反復が可能になります。

2. LlamaIndex

元々はLLMのためのデータフレームワークとして構想されていましたが、LlamaIndexは堅牢で本番環境レベルのRAGアプリケーションを構築するための最高のツールとしてニッチな市場を切り開きました。その強みは、複雑でマルチモーダルなデータを容易に処理できるように設計された、洗練されたインデックス作成および検索戦略にあります。

• 主な機能：ツリー構造やキーワード認識インデックスのような高度なインデックス作成技術、最も関連性の高いデータソースに質問をルーティングするための強力なクエリールーター、および広範なソースからのデータ取り込みに焦点を当てています。
• 2025年の展望：LlamaIndexは、構造化データと非構造化データの統合に焦点を当てることで、企業にとってさらに不可欠なものになるでしょう。ハイブリッド検索やグラフベースの検索を含む、より高度な検索戦略、およびエンタープライズデータウェアハウスやAPIとのより緊密な統合が予想されます。

3. deepsetによるHaystack：エンタープライズ対応RAGソリューション

deepset AIによって開発されたHaystackは、本番環境対応のNLPシステムを構築するために設計された成熟したモジュラーフレームワークであり、RAGに重点を置いています。リトリーバー、リーダー、ジェネレーターなど、さまざまなコンポーネントのシームレスな統合を可能にする柔軟なパイプラインベースのアプローチを提供します。

• 主な機能：高度にモジュラーなアーキテクチャ、幅広いベクターデータベースと埋め込みモデルに対する堅牢なサポート、およびRAGパイプラインのパフォーマンスを評価するための強力な評価ツール。Haystackは、密な検索方法と疎な検索方法の両方に対するサポートにも優れています。
• 2025年の展望：Haystackがエンタープライズグレードの機能に焦点を当てていることは、スケーラビリティ、セキュリティ、監視などの分野での機能強化につながる可能性が高いです。一般的な業界ユースケース向けのより多くの事前構築済みパイプライン、および大規模な検索・分析プラットフォームとのさらに深い統合が予想されます。

RAGフレームワークの新潮流：登場しつつある専門的なフレームワーク

次のフレームワーク群は、RAGで可能なことの限界を押し広げ、革新的なアプローチを提供し、特定のニーズに対応しています。

4. RAGFlow：視覚的でユーザーフレンドリーなオープンソースRAGフレームワーク

RAGFlowは、「質の高い入力から質の高い出力へ」というRAGの哲学を重視する新星です。RAGパイプラインの構築と管理のための視覚的なローコードインターフェースを提供し、熟練した開発者だけでなく、より幅広いユーザーがアクセスできるようにしています。

• 主な機能：ユーザーフレンドリーなDAGベースのビジュアルエディター、自動化されたRAGワークフロー、およびテンプレートベースのチャンキングや解析結果の視覚的検査などの機能による深いドキュメント理解に焦点を当てています。
• 2025年の展望：RAGFlowの直感的なデザインとデータ品質への焦点は、RAGアプリケーションを迅速にプロトタイプ作成およびデプロイしようとするチームにとって強力な候補としての地位を確立しています。サポートされるデータ形式と統合の拡大が予想され、さらに多用途なツールになるでしょう。

5. DSPy：プログラミング・ノット・プロンプティングのパラダイム

スタンフォードNLPグループによって開発されたDSPyは、RAGのための新しいプログラミングモデルを導入し、手動のプロンプトエンジニアリングから、より構造化されたプログラム的なアプローチへと焦点を移しています。開発者はRAGパイプラインのコンポーネントを定義でき、その後オプティマイザーを使用してプロンプトを自動的に生成および洗練します。

• 主な機能：RAGパイプラインのロジックとプロンプトの具体的な内容を分離する宣言型プログラミングモデル、特定のタスクやメトリクスに合わせてプロンプトをファインチューニングできる強力なオプティマイザー、および幅広いLLMと検索モデルのサポート。
• 2025年の展望：DSPyの革新的なアプローチは、RAGアプリケーションの構築方法に革命をもたらし、より堅牢で再現性があり、パフォーマンスの高いものにする可能性を秘めています。より広範な採用と、より洗練されたオプティマイザーおよびモジュールの開発が予想されます。

6. Verba：Weaviateを搭載したRAGチャットボット

Verbaは、Weaviateベクターデータベースのチームによって構築されたオープンソースのRAGアプリケーションです。対話型AIを介してデータと対話するためのエンドツーエンドでユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。

• 主な機能：Weaviateの強力な検索機能との緊密な統合、合理化されたセットアッププロセス、およびすぐに使える洗練された直感的なユーザーエクスペリエンスの提供に焦点を当てています。
• 2025年の展望：Verbaは、Weaviate上に強力で視覚的に魅力的なRAGアプリケーションを迅速に構築したい開発者にとって、頼りになるソリューションになるでしょう。マルチテナンシーやカスタマイズ可能なUIコンポーネントなどのより高度な機能が予想されます。

7. RAGatouille：あらゆるRAGパイプラインでColBERTを簡単に使用

RAGatouilleは、強力な遅延相互作用検索モデルであるColBERTをRAGアプリケーションでよりアクセスしやすくすることに焦点を当てた専門ライブラリです。ColBERTモデルのトレーニング、インデックス作成、使用プロセスを簡素化し、標準の密な検索方法よりも優れたパフォーマンスを発揮することがよくあります。

• 主な機能：ColBERTモデルのファインチューニングとデプロイのための使いやすいAPI、大規模なドキュメントコレクションのための効率的なインデックス作成と検索、および最先端の検索パフォーマンスを達成する能力。
• 2025年の展望：より正確でニュアンスのある検索の需要が高まるにつれて、ColBERTのような高度なモデルに焦点を当てたRAGatouilleは、最先端のRAGシステムに取り組む研究者や開発者にとってますます重要なツールになるでしょう。

8. Unstructured.io

Unstructured.io自体は本格的なRAGフレームワークではありませんが、真剣なRAG実装にとって不可欠なツールです。PDF、HTMLファイル、画像などの複雑な非構造化ドキュメントを解析および前処理し、ベクターデータベースへの取り込みのために準備するための一連のオープンソースライブラリを提供します。

• 主な機能：多種多様なドキュメントタイプの高品質な解析、貴重なメタデータの抽出、およびLangChainやLlamaIndexなどの一般的なRAGフレームワークとのシームレスな統合。
• 2025年の展望：RAGにおける高品質なデータ前処理の重要性は過小評価できません。Unstructured.ioは、より多くのドキュメントタイプとより洗練された解析機能のサポートを拡大し、RAGエコシステムのさらに重要なコンポーネントになるでしょう。

エンタープライズ対応RAGフレームワーク

これらのフレームワークは、エンタープライズユースケースとAIエージェントの急成長分野向けに調整されています。

9. Cohere Coral：エンタープライズグレードの対話型AI

CohereのCoralは、RAGを活用して正確で検証可能な情報を提供する対話型AIプラットフォームです。Cohereはマネージドサービスを提供していますが、その基盤となるテクノロジーと概念はオープンソースのランドスケープに影響を与えています。

• 主な機能：エンタープライズグレードのセキュリティとデータプライバシーに焦点を当て、強力な検索および要約機能、および特定のドキュメントとソースに基づいて応答を根拠付ける能力。
• 2025年の展望：Coral自体は商用製品ですが、Cohereからのオープンソースコンポーネントと研究は非常に影響力のあるものであり続けるでしょう。より多くのオープンソースフレームワークが、検証可能性とエンタープライズ対応性の同様の原則を採用することが予想されます。

10. LLMWare：プライベートで安全なRAGソリューション

LLMWareは、プライバシーとセキュリティに焦点を当てたエンタープライズグレードのRAGアプリケーションを構築するために設計されたフレームワークです。より小さく、専門的で、プライベートにホストされたLLMの使用を可能にし、組織がデータに対してより多くの制御権を持つことを可能にします。

• 主な機能：さまざまなLLMとベクターデータベースをサポートするモジュラーアーキテクチャ、プライベートデータでモデルをファインチューニングするためのツール、および安全なオンプレミス環境でのRAGシステムのデプロイに焦点を当てています。
• 2025年の展望：データプライバシー規制が厳格化するにつれて、セキュリティとプライベートデプロイメントを優先するLLMWareのようなフレームワークの需要は間違いなく増加するでしょう。

11. Flowise：ビジュアルなノーコード/ローコードの候補

Flowiseは、ドラッグアンドドロップインターフェースを使用してカスタマイズされたLLM搭載アプリケーションを構築できるオープンソースのUIベースツールです。迅速なプロトタイプ作成や、さまざまなレベルの技術的専門知識を持つチームに最適です。

• 主な機能：RAGパイプラインを作成するためのビジュアルなノードベースエディター、幅広い事前構築済み統合、およびアプリケーションをAPIとして迅速にデプロイする機能。
• 2025年の展望：ローコードおよびノーコード開発へのトレンドは強く、Flowiseはこのトレンドを活用するのに有利な立場にあります。より高度な機能と、ユーザーおよび貢献者の成長するコミュニティが予想されます。

12. AutoGen：マルチエージェントのマエストロ

Microsoft ResearchのフレームワークであるAutoGenは、複数の協力するエージェントを使用してLLMアプリケーションを開発することを可能にします。これにより、異なるエージェントが検索および生成プロセスの異なる側面を担当できる、洗練されたRAGシステムを構築するのに特に適しています。

• 主な機能：柔軟で拡張可能なエージェントベースのアーキテクチャ、自動化されたワークフローと人間参加型ワークフローの両方のサポート、および複雑で動的な対話型アプリケーションを作成する能力。
• 2025年の展望：AIの未来はマルチエージェントになる可能性が高く、AutoGenはこのトレンドの最前線にいます。協力するエージェントの力を活用する、より高度なRAGパターンが登場することが予想されます。

最高のニッチRAGフレームワーク

これらのフレームワークは、RAGのランドスケープで独自のニッチを切り開いています。

もちろん。Marten、Cheshire Cat AI、およびMendableの代替に関する書き直されたセクションはこちらです。更新された説明と公式リンクが含まれています。

「オープンソース」リストの整合性を維持するため、主に商用製品であるMendableは、主要なオープンソースRAG評価フレームワークであるRAGAsに置き換えられました。

13. Marten：.NETデータパワーハウス

.NETエコシステムに根ざした開発者にとって、Martenは洗練されたRAGシステムを含むデータ集約型アプリケーションを構築するための堅牢な基盤を提供します。PostgreSQLを本格的なドキュメントデータベースおよびイベントストアに巧みに変換し、.NET開発者が好みの環境から離れることなくオブジェクトやイベントをネイティブに操作できるようにします。その強力なJSONBサポートは、RAGの中心にある非構造化テキストとベクター埋め込みを保存およびインデックス作成するのに理想的です。Marten公式ウェブサイトでその機能をさらに詳しく探ることができます。

• 主な機能：.NETとの深い統合、データ一貫性のためのトランザクション保証、および検索タスクのためにPostgreSQLの成熟したインデックス作成および全文検索機能を活用する能力。
• 2025年の展望：RAGの採用がPythonエコシステムを超えて拡大するにつれて、Martenのように言語ネイティブのパフォーマンスとツールを提供できるソリューションは、より幅広い開発者コミュニティが強力なAIアプリケーションを構築できるようにするために不可欠になります。

14. Cheshire Cat AI：カスタマイズ可能なエージェントフレームワーク

Cheshire Cat AIは、高度にカスタマイズ可能な対話型AIエージェントを作成するために設計された、本番環境対応のオープンソースフレームワークです。その哲学は、拡張可能なプラグインアーキテクチャを中心に展開しており、開発者はさまざまなLLM、ベクターストア、カスタムツールを簡単に統合してエージェントの動作を形成できます。これにより、検索と推論のために特定の連鎖機能が必要なRAGアプリケーションをプロトタイプ作成およびデプロイするためのアジャイルなプラットフォームとなります。Cheshire Cat AI GitHubページでそのアーキテクチャについて詳しく学ぶことができます。

• 主な機能：最大の柔軟性のためのプラグイン駆動設計、メモリ管理と対話コンテキストの組み込みサポート、およびコミュニティ貢献による拡張機能の成長するライブラリ。
• 2025年の展望：このフレームワークの適応可能な性質は、複雑な多段階タスクを実行できる専門的なRAGエージェントを構築するための強力な選択肢となります。プラグインエコシステムが成長し、さらに多くの既製の統合と機能が提供されることが予想されます。

15. RAGAs：RAG評価スペシャリスト

RAGパイプラインが構築された後、それが実際に効果的かどうかをどのように知るのでしょうか？RAGAsは、その質問に特化して設計された専用のオープンソースフレームワークです。人間のアノテーションされたグラウンドトゥルースラベルに依存することなく、検索と生成の品質に基づいてRAGパイプラインを評価するための一連のメトリクスを提供します。これにより、忠実性、回答の関連性、コンテキストの精度などの主要な側面を評価することで、RAGシステムの継続的な監視と改善が可能になります。RAGAs公式ウェブサイトでフレームワークとそのドキュメントを見つけることができます。

• 主な機能：参照不要の評価メトリクスのセット、個々の検索および生成コンポーネントのパフォーマンスを分析する能力、および自動テストのためのCI/CDワークフローへのシームレスな統合。
• 2025年の展望：RAGが実験段階から本番段階へ移行するにつれて、堅牢な評価はもはや贅沢ではなく必需品となります。RAGAsのようなフレームワークは、LLMアプリケーションのMLOpsツールキットの不可欠な部分となり、RAGシステムが機能的であるだけでなく、信頼でき、頼りになるものであることを保証します。

結論：繁栄し多様なエコシステム

2025年のオープンソースRAGランドスケープは、生成AI分野における急速なイノベーションのペースを証明しています。LangChainやLlamaIndexのような成熟した包括的なフレームワークから、RAGatouilleのような専門ツール、DSPyのような革新的なプログラミングパラダイムまで、開発者は次世代のインテリジェントアプリケーションを構築するための前例のない選択肢を持っています。フレームワークの選択は、最終的にプロジェクトの特定のニーズ、チームの専門知識、および望ましい制御とカスタマイズのレベルに依存します。一つ確かなことは、AIの未来は単にテキストを生成することではなく、世界の根拠に基づいた、正確で、コンテキストを認識した理解を生成することであり、これらのオープンソースRAGフレームワークがその先頭に立っているということです。