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。rag-tenderは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。入札案件の解析や資格照合、制約事項の警告を行うRAGアシスタントです。
- 入札書類の自動解析
- 企業資格と案件の適合性確認
- 入札時の禁止事項（レッドライン）の検知
- 過去の入札資料に基づく知識検索
- 契約書等のドキュメントレビュー補助
rag-tenderを使うと何が変わるのか
このソフトウェアは、入札業務に特化したローカル環境でのRAG（検索拡張生成）システムです。入札書類の解析、企業の保有資格とのマッチング、および禁止事項などのレッドラインに関する通知機能を提供します。FastAPIをベースとしたPython実装であり、ドキュメント処理や知識ベースの構築に適しています。ビジネスにおける契約レビューや文書処理の効率化を支援するAIアシスタントです。
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。
rag-tenderの日本語対応（実測）
rag-tender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 | MIT |
|---|---|
| 主な言語 | Python |
| GitHubスター | 90 |
| 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rag-tender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
rag-tender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〜） rag-tender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 |
| layra | 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。 | 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 |
