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。layraは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。視覚的RAGとマルチステップ・エージェント・ワークフローを実現する基盤です。
- 視覚的RAGを用いた高度な知識ベースの構築
- マルチステップ・エージェントによる業務ワークフローの自動化
- ドキュメント解析を含むインテリジェントなシステム開発
- GPT-4oを活用した高度な画像認識・推論システムの統合
- 企業内データの知見を可視化するナレッジ管理基盤の開発
layraを使うと何が変わるのか
LAYRAは、次世代のインテリジェントなシステムを構築するためのエンタープライズ向けソリューションです。視覚的RAG（Visual RAG）を活用することで、画像や図面を含む情報の高度な検索と理解を可能にします。また、制限のない視覚的なマルチステップ・エージェント・ワークフローのオーケストレーション機能を提供します。FastAPIやGPT-4oなどの技術を統合しており、複雑な業務プロセスの自動化基盤として設計されています。
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。
layraの日本語対応（実測）
layra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。
| ライセンス | Apache-2.0 |
|---|---|
| 主な言語 | TypeScript |
| GitHubスター | 898 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
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layra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。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。社内文書のAI検索（RAG）のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
layraを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
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。
社内文書のAI検索（RAG）を、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） layraについて相談する社内文書の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。
| 名前 | できること | 日本語 |
|---|---|---|
| KnowledgeBase-RAG-LLM-System | StreamlitとLangChainを用いた軽量なRAG学習プロジェクトです。 | 日本語ファイルなし |
| Yuxi | RAGや知識グラフ、マルチエージェント機能を備えたセルフホスト型の知能エージェントプラットフォームです。 | 日本語ファイルなし |
| MimirQ | 企業向けのRAG（検索拡張生成）知識ベース構築を支援する基盤ツールです。 | 日本語ファイルなし |
| PharosRAG | チームのドキュメントライブラリを管理するローカル優先のエージェント型RAGシステムです。 | 日本語ファイルなし |
| SAG | 高度な検索技術を用いたRAGのための知識ベース構築基盤です。 | 日本語ファイルなし |
