2026年における最高のオープンソースRAGフレームワーク集

2026年における最高のオープンソースRAGフレームワーク

検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）は、ドキュメント、データベース、知識ベースなどの自社データから質問に答えるAIアプリケーションを構築するための標準的な手法となりました。モデルのファインチューニング（高コスト、低速、非柔軟）の代わりに、RAGはクエリ時に関連情報を取得し、それをコンテキストとしてLLMに提供します。

本ガイドでは、2026年時点で利用可能な最高のオープンソースRAGフレームワークを比較し、それぞれの強み、弱み、および理想的なユースケースについて解説します。

RAGとは何か、なぜ重要なのか？

RAGは以下の3つのステップで動作します：

1. Index（インデックス化）: ドキュメントをチャンクに分割し、エンベディングを生成してベクトルデータベースに保存します。
2. Retrieve（検索）: ユーザーが質問した際、クエリをエンベディングし、最も類似したドキュメントチャンクを見つけ出します。
3. Generate（生成）: 取得したチャンクをコンテキストとしてLLMに渡し、データに基づいた回答を生成します。

ユーザーの質問
    |
    v
[クエリのエンベディング] -> [ベクトル検索] -> [上位K個のチャンク]
    |                                      |
    v                                      v
                [LLM + コンテキスト] -> 回答

なぜ長いコンテキストウィンドウだけでは不十分なのか？

Gemini 2.5 Proのようなモデルは100万トークン以上のコンテキストウィンドウをサポートしています。では、なぜすべてのドキュメントをそのまま投入しないのでしょうか？理由は3つあります：

要素	長いコンテキストウィンドウ	RAG
コスト	高価（全クエリで全トークン分を支払う）	安価（関連チャンクのみを取得）
精度	コンテキスト増で低下（"lost in the middle"）	高い（焦点を絞った関連コンテキスト）
レイテンシ	遅い（数百万トークンの処理）	速い（クエリごとの小さなコンテキスト）
データの鮮度	毎回再送信が必要	一度インデックスすれば、何度もクエリ可能
スケール	コンテキストウィンドウに制限される	数百万のドキュメントにスケール可能

フレームワーク比較の概要

フレームワーク	言語	Stars (GitHub)	最適な用途	学習曲線
LangChain	Python, JS/TS	100K+	汎用、柔軟なパイプライン	中〜高
LlamaIndex	Python, JS/TS	38K+	データ特化型RAG、構造化クエリ	中
Haystack	Python	18K+	本番環境パイプライン、エンタープライズ	中
RAGFlow	Python	25K+	OCRを含むドキュメント重視のRAG	低〜中
Dify	Python	55K+	ノーコード/ローコードRAGアプリ	低
Verba	Python	6K+	Weaviateネイティブのセマンティック検索	低
Canopy	Python	3K+	PineconeネイティブのRAG	低
R2R (SciPhi)	Python	4K+	本番対応RAGサーバー	中

1. LangChain

LangChainは、RAGパイプラインを含むLLMアプリケーションを構築するための、最も人気があり包括的なフレームワークです。

主な特徴

• 膨大な統合エコシステム（150以上のベクトルストア、80以上のLLMプロバイダー、50以上のドキュメントローダー）
• 複雑なエージェントワークフローを構築するための LangGraph
• 観測可能性、トレーシング、評価のための LangSmith
• 構成可能なチェーンを作成するための LCEL (LangChain Expression Language)
• PythonとTypeScriptの両方のSDKを提供

基本的なRAGの例

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 1. ドキュメントの読み込みと分割
loader = PyPDFLoader("company_handbook.pdf")
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = splitter.split_documents(docs)

# 2. ベクトルストアの作成
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

# 3. RAGチェーンの構築
template = """Answer based on the following context:

{context}

Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
)

# 4. クエリの実行
answer = chain.invoke("休暇制度はどうなっていますか？")
print(answer.content)

メリットとデメリット

メリット	デメリット
最大のエコシステムとコミュニティ	抽象化されすぎている場合がある
極めて高い柔軟性	APIの大幅な変更が頻繁にある
任意のLLM/ベクトルストアに対応	初心者には学習曲線が急
デバッグに便利な LangSmith	依存関係が重い

最適なユーザー

最大限の柔軟性と広範な統合を必要とし、複雑なマルチステップのパイプラインやエージェントを構築するチーム。

2. LlamaIndex

LlamaIndex（旧 GPT Index）は、LLMとデータを接続するために特別に設計されています。構造化データのクエリに優れており、LangChainよりもデータ処理に特化した抽象化を提供します。

主な特徴

• データ検索とインデックス化に特化した設計
• 高度なクエリエンジン（サブクエリ、再帰的検索、マルチドキュメント）
• 構造化出力とSQLクエリ生成
• ドキュメント解析（PDF、表、チャート）のための LlamaParse
• 管理型インデックス作成のための LlamaCloud

基本的なRAGの例

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 1. ドキュメントの読み込み
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# 2. インデックスの構築（エンベディング + ベクトル保存を一括で実行）
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 3. クエリの実行
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("休暇制度はどうなっていますか？")
print(response)

応用：サブ質問クエリエンジン（Sub-Question Query Engine）

LlamaIndexは、複雑なクエリをサブ質問に分解できます：

from llama_index.core.query_engine import SubQuestionQueryEngine
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool, ToolMetadata

# 複数のインデックスからツールを作成
tools = [
    QueryEngineTool(
        query_engine=hr_index.as_query_engine(),
        metadata=ToolMetadata(name="hr_docs", description="人事規定")
    ),
    QueryEngineTool(
        query_engine=eng_index.as_query_engine(),
        metadata=ToolMetadata(name="eng_docs", description="エンジニアリングドキュメント")
    ),
]

# 複雑なクエリを分解するサブ質問エンジン
engine = SubQuestionQueryEngine.from_defaults(query_engine_tools=tools)
response = engine.query(
    "エンジニアリングチームのオンコール規定と人事の残業規定を比較して"
)

メリットとデメリット

メリット	デメリット
RAG専用に構築されている	LangChainよりもスコープが狭い
一般的なタスクに対するシンプルなAPI	RAG以外のユースケースでは柔軟性に欠ける
優れたドキュメント解析能力	一部の高度な機能には LlamaCloud が必要
サブ質問への分解機能	LangChainよりもコミュニティが小さい

最適なユーザー

クエリの品質とドキュメントの解析が最優先事項である、データ重視のRAGアプリケーションを構築するチーム。

3. Haystack (by deepset)

Haystackは、NLPおよびRAGパイプラインを構築するための本番環境重視のフレームワークです。 LangChainよりも規律が求められますが、本番環境における信頼性とスケーラビリティを考慮して設計されています。

主な特徴

• 明確なコンポーネントインターフェースを持つパイプラインベースのアーキテクチャ
• 強力な本番用ツールとモニタリング
• 評価とベンチマークのファーストクラスサポート
• 機能を拡張するためのカスタムコンポーネントシステム
• 管理型デプロイメントのための deepset Cloud

基本的なRAGの例

from haystack import Pipeline
from haystack.components.converters import PyPDFToDocument
from haystack.components.preprocessors import DocumentSplitter
from haystack.components.embedders import OpenAIDocumentEmbedder, OpenAITextEmbedder
from haystack.components.writers import DocumentWriter
from haystack.components.retrievers.in_memory import InMemoryEmbeddingRetriever
from haystack.components.builders import PromptBuilder
from haystack.components.generators import OpenAIGenerator
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore

# ドキュメントストア
store = InMemoryDocumentStore()

# インデックス作成パイプライン
indexing = Pipeline()
indexing.add_component("converter", PyPDFToDocument())
indexing.add_component("splitter", DocumentSplitter(split_by="sentence", split_length=3))
indexing.add_component("embedder", OpenAIDocumentEmbedder())
indexing.add_component("writer", DocumentWriter(document_store=store))
indexing.connect("converter", "splitter")
indexing.connect("splitter", "embedder")
indexing.connect("embedder", "writer")

indexing.run({"converter": {"sources": ["handbook.pdf"]}})

# クエリパイプライン
template = """Answer based on context:\n{% for doc in documents %}{{ doc.content }}\n{% endfor %}\nQuestion: {{ question }}"""

query_pipeline = Pipeline()
query_pipeline.add_component("embedder", OpenAITextEmbedder())
query_pipeline.add_component("retriever", InMemoryEmbeddingRetriever(document_store=store))
query_pipeline.add_component("prompt", PromptBuilder(template=template))
query_pipeline.add_component("llm", OpenAIGenerator(model="gpt-4o"))
query_pipeline.connect("embedder.embedding", "retriever.query_embedding")
query_pipeline.connect("retriever", "prompt.documents")
query_pipeline.connect("prompt", "llm")

result = query_pipeline.run({
    "embedder": {"text": "休暇制度はどうなっていますか？"},
    "prompt": {"question": "休暇制度はどうなっていますか？"}
})

メリットとデメリット

メリット	デメリット
本番対応のアーキテクチャ	セットアップがやや冗長
優れた評価ツール	LangChainよりもエコシステムが小さい
明確で型定義されたコンポーネント	初期の学習曲線がやや急
エンタープライズデプロイに適している	統合の数が少なめ

最適なユーザー

信頼性、評価、および明確なコンポーネントの境界線を必要とする、RAGを本番環境にデプロイするエンタープライズチーム。

4. RAGFlow

RAGFlowは、OCR、表抽出、レイアウト分析などの高度なドキュメント理解に焦点を当てた新しいオープンソースRAGエンジンです。

主な特徴

• OCRとレイアウト検出を備えたビルトイン・ドキュメント解析
• 複雑なドキュメント（スキャン済みPDF、表、チャート）に対応
• 知識ベースを管理するためのWebベースUI
• 各ドキュメントタイプに応じたテンプレートベースのチャンキング
• マルチモデル対応

クイックスタート

# Dockerでクローンして起動
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
docker compose up -d

http://localhost:9380 でWeb UIにアクセスします。ドキュメントをアップロードし、解析設定を行い、インターフェース経由でクエリを実行できます。

メリットとデメリット

メリット	デメリット
最高のドキュメント解析（OCR、表）	コードファーストのフレームワークより柔軟性が低い
非エンジニア向けのWeb UI	デプロイにDockerが必要
スキャン済み/複雑なPDFに対応	若いプロジェクトで、コミュニティがまだ小さい
初期状態で高い品質	プログラム可能なAPIが限定的

最適なユーザー

スキャンされたPDFやフォーム、表などの複雑なドキュメントを扱い、カスタム解析コードなしで高品質な抽出を実現したいチーム。

5. Dify

Difyは、ビジュアルワークフロービルダーを備えた、LLMアプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームです。RAG機能が組み込まれています。

主な特徴

• ビジュアルなドラッグ＆ドロップ・ワークフロービルダー
• 知識ベース管理機能を備えたビルトインRAGパイプライン
• ツール統合が可能なエージェント機能
• マルチモデル対応（OpenAI、Anthropic、ローカルモデル）
• 統合のためのREST API

クイックスタート

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker compose up -d

http://localhost:3000 でアクセス。知識ベースを作成し、ドキュメントをアップロードしてチャットボットを構築するまでを、すべてUI上で行えます。

メリットとデメリット

メリット	デメリット
ノーコード/ローコードインターフェース	コードファースト型よりカスタマイズ性が低い
迅速なプロトタイピング	リソース要件が高め
ビルトインのアナリティクス	ベンダーロックインのリスク
セルフホスト可能	Dockerセットアップが複雑

最適なユーザー

コードを書かずに迅速にRAGアプリケーションを構築したいチームや、視覚的なインターフェースを必要とする非エンジニア。

適切なフレームワークの選択

必要な要素	おすすめ
最大限の柔軟性と統合	LangChain
最高のドキュメント解析とクエリ	LlamaIndex
本番対応のエンタープライズデプロイ	Haystack
複雑なドキュメント処理（OCR、表）	RAGFlow
ノーコードのビジュアルビルダー	Dify
Pineconeネイティブな構成	Canopy
Weaviateネイティブな構成	Verba

2026年のRAGベストプラクティス

どのフレームワークを選択したとしても、最高の結果を得るために以下のプラクティスに従ってください：

チャンキング戦略

戦略	チャンクサイズ	オーバーラップ	最適な用途
固定サイズ	500-1000 トークン	100-200 トークン	汎用目的
文ベース	3-5 文	1 文	物語形式のドキュメント
セマンティック	可変	なし（意味の境界）	混合ドキュメント
再帰的	1000 トークン	200 トークン	コード、構造化文書

エンベディングモデルの選択

モデル	次元数	品質	速度	コスト
OpenAI text-embedding-3-large	3072	最高	速い	$0.13/M トークン
OpenAI text-embedding-3-small	1536	高い	速い	$0.02/M トークン
Cohere embed-v4	1024	高い	速い	$0.10/M トークン
BGE-M3 (オープンソース)	1024	高い	中	無料 (自前ホスト)
Nomic Embed (オープンソース)	768	良好	速い	無料 (自前ホスト)

検索の最適化

1. ハイブリッド検索: ベクトル類似度とキーワード検索（BM25）を組み合わせて、リコール（再現率）を向上させます。
2. リランキング（Re-ranking）: クロスエンコーダーを使用して、取得した結果を再ランク付けし、精度を高めます。
3. クエリ拡張: LLMを使用して、1つのユーザー質問から複数の検索クエリを生成します。
4. メタデータフィルタリング: ベクトル検索の前に、ドキュメントのソース、日付、カテゴリでフィルタリングを行います。

# LangChainを使用したハイブリッド検索の例
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)
vector_retriever = vectorstore.as_retriever()

# BM25とベクトル検索の組み合わせ
hybrid_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever],
    weights=[0.3, 0.7]
)

終わりに

2026年のRAGエコシステムは成熟しており、あらゆるスキルレベルとユースケースに対して優れた選択肢を提供しています。カスタムパイプラインには LangChain が依然として最も柔軟な選択肢であり、データ重視のアプリケーションには LlamaIndex が優れ、エンタープライズの本番デプロイには Haystack が適しています。また、RAGFlow や Dify のようなツールは、深いAIエンジニアリングの経験を持たないチームの参入障壁を下げています。

もし、あなたのRAGアプリケーションで、画像、動画、リップシンク、トーキングアバターなどのAIメディアを生成または処理する必要がある場合は、任意のRAGパイプラインと統合可能な統合APIを提供する Hypereal AI をチェックしてみてください。

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