Quivrとは？
社内文書のAI検索（RAG）に使えるオープンソース

Quivrとは？

Quivrとは、自社製品に生成AIを統合するためのRAG構築フレームワークです。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2023年5月、主な開発言語はPython、GitHubスターは39,579、最終更新は2026年9月です（当社がGitHubの公開情報から確認した値、2026年10月04日時点）。

Quivr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。Quivrは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。

• 自社サービスへのチャットボット機能の実装
• 社内ドキュメントを活用したAI検索システムの構築
• 独自のデータソースを用いた生成AIアプリの開発
• 既存製品へのLLM連携機能の追加
• 多様なファイル形式を統合したナレッジベースの作成

Quivrを使うと何が変わるのか

quivrは、開発者が自身のアプリケーションに生成AIを組み込むための高度なRAG（検索拡張生成）機能を備えたツールです。RAGの基盤構築そのものよりも、独自の製品価値の開発に集中できる設計になっています。GPT-4やLlamaなどの主要なLLMに加え、PGVectorやFaissといった多様なベクトルデータベースに対応しています。既存のシステムへの統合が容易で、柔軟なカスタマイズも可能です。

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。

Quivrの日本語対応（実測）

Quivr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Quivr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。

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。

社内文書のAI検索（RAG）に使えるOSSの一覧を見る