KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemとは？
社内文書のAI検索（RAG）に使えるオープンソース

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemとは？

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemとは、StreamlitとLangChainを用いた軽量なRAG学習プロジェクトです。社内文書のAI検索（RAG）の用途に使えるオープンソースで、ソースコードが公開されているため自社のサーバーに置いて動かせます。ソフト自体の費用はかかりません。

GitHubでの公開は2026年3月、主な開発言語はPython、GitHubスターは239、最終更新は2026年4月です（当社がGitHubの公開情報から確認した値、2026年10月08日時点）。

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。

社内文書のAI検索（RAG）とは？

社内文書のAI検索（RAG）とは、社内文書をAIに答えさせたいという状態を、仕組みで解消することです。KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。

• ローカル知識ベースを用いたQAシステムの開発
• RAG（検索拡張生成）の仕組みの学習
• チャット形式のインターフェースを持つAIの試作
• 社内ドキュメントを活用した検索エンジンの構築
• Pythonを用いたLLMアプリケーションの開発

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemを使うと何が変わるのか

このソフトウェアは、Streamlit、LangChain、およびChromaをベースにした軽量なRAG（検索拡張生成）の学習用システムです。ユーザーはローカルの知識ベースをアップロードすることができ、それに基づいた検索拡張型QAやチャット形式のインタラクションを実現します。Pythonで記述されており、LLMを活用した知識検索システムの構築を目的としています。QwenなどのモデルやDashScopeとの連携もサポートしています。

すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemの日本語対応（実測）

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。

GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はKnowledgeBase-RAG-LLM-SystemのOSS情報にまとめています。

進め方は？

進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。

この方法が向かないのは？

向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。

開発会社・IT販売の方へ

KnowledgeBase-RAG-LLM-Systemの日本語化・改修・導入（バイブOSS）を、御社のお客様に販売できます。導入作業は当社が行い、販売手数料は1件9万円（税別）です。ソースコードは MIT ライセンスで、御社のブランドでの販売もできます。登録無料・ノルマなし。販売代理店の条件を見る

社内文書のAI検索（RAG）に使える他のオープンソース

同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。

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