RAG構築オープンソース6選【2026年版】社内文書をAIに答えさせる
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年6月13日
「社内のマニュアルや議事録をAIに読ませて、質問に答えさせたい」——それを実現するのがRAG（検索拡張生成）です。本記事では、無料で使えるオープンソースのRAG構築ツール6選を比較します。RAGの仕組み自体はRAGとは？図解で解説もあわせてどうぞ。
RAGをOSSで作るメリット
- データを自社管理できる（機密文書を外部に出さない）
- 月額SaaS費用を抑えられる
- ローカルLLMと組み合わせれば完全オフライン運用も可能
オープンソースRAGツール6選 比較表
| ツール | 特徴 | 向く用途 |
|---|---|---|
| LightRAG | シンプルで高速なRAG | 軽量に試したい |
| kotaemon | 文書と対話するUI付き | すぐ使えるチャットUI |
| Quivr | アプリ組込み向けRAG基盤 | プロダクト統合 |
| FastGPT | ナレッジ＋ワークフロー | 業務フロー込みで構築 |
| MaxKB | 企業向けエージェント基盤 | 社内ナレッジボット |
| PageIndex | 推論ベース・ベクトル不要 | 大規模文書の精度重視 |
それぞれの特徴
LightRAG はシンプルで高速。まず小さく試すのに向きます。kotaemon は文書と対話できるUIが付属し、導入後すぐ使えます。Quivr は自社アプリにGenAIを組み込む基盤として柔軟。FastGPT はナレッジベースにワークフローを組み合わせられます。MaxKB は企業向けの社内ナレッジボット構築に強く、PageIndex はベクトル検索を使わない推論ベースで、大規模文書の精度を狙えます。
選び方
- まず試したい → LightRAG / kotaemon
- プロダクトに組み込みたい → Quivr / FastGPT
- 社内ナレッジボットを作りたい → MaxKB
- 大規模文書で精度重視 → PageIndex
ほかのLLM関連OSSはLLMツールのカテゴリから探せます。
まとめ
RAGはOSSでも十分に実用レベルです。データ主権とコストを両立したい企業ほど、オープンソースのRAG構築が有力な選択肢になります。まずは小さな文書セットでPoCを始めましょう。
よくある質問（FAQ）
Q. RAGとファインチューニングはどう違いますか？
RAGは外部の文書を検索して回答に使う方式、ファインチューニングはモデル自体を再学習させる方式です。社内文書の更新が多い場合はRAGが扱いやすいです。
Q. 完全オフラインで動かせますか？
ローカルLLM（例：Ollamaなどで動かすモデル）と組み合わせれば、文書もモデルも社内に閉じた運用が可能です。
Q. プログラミングが苦手でも構築できますか？
kotaemonやMaxKBのようにUIが整ったツールなら、比較的少ない実装で社内ナレッジボットを立ち上げられます。
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
- LightRAG 公式サイト↗
- LightRAG GitHubリポジトリ↗
- kotaemon 公式サイト↗
- kotaemon GitHubリポジトリ↗
- quivr 公式サイト↗
- quivr GitHubリポジトリ↗
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
