🧠 OpenRAG
OpenRAG is a RAG platform that cleans and structures a business's content, indexes it on our own server, and makes it queryable in natural language by external AI systems through a single permissioned door.
Vectors are not published; ACCESS is opened.
This is a product introduction, not a list of promises. Below, the parts that work today and the parts still on the roadmap are marked separately. No dates are promised for roadmap items; as they are completed they move into the "working today" section.
The core principle
OpenRAG's entire design rests on a single sentence: vectors are not published, access is opened. What is given to the outside is not a copy of the content, but the right to ask questions of it.
A vector is an engine, not a product
A vector is specific to the model that produced it; another AI cannot consume it as-is. It also inflates the text many times over. That is why vectors are never handed out.
What is opened is query access
A question comes in; an answer and the source passages it rests on go back out. The full content is never copied, distributed or downloaded.
Permission belongs to the business
The business decides which content becomes externally queryable; participation is opt-in. The permission and consent layer is on the roadmap.
How it works — target architecture
The cleaning, structuring, indexing and search links of this flow work today. Self-hosted embedding with reranking, and the single door to the outside world, are still on the roadmap; each step below states which is which.
Sources are collected
xloji sites, uploaded documents and crawled web pages are the content sources. (A WordPress plugin and a public ingestion API are on the roadmap.)
It is cleaned and structured
Messy content is cleaned, split into meaningful chunks and brought into a form RAG can use. This step works today.
It is indexed and searched
Chunks are turned into vectors and written to pgvector; they are found via an HNSW index and hybrid search (keyword + vector). This step works today; adding the reranking link is on the roadmap.
It is reached through a single door
External AI systems ask in natural language through a single permissioned door; answers and source passages come back, not the vectors themselves. This door does not exist yet; it is on the roadmap.
Parts that work todayLive
The following are running on the platform today and are already used by the AI tools on xloji.com.
pgvector + HNSW index
Content chunks are stored as vectors in the database and searched with an HNSW index over cosine similarity.
Hybrid search
Keyword search and vector search run together; the two result lists are fused into a single ranking. This finds both exact term matches and semantically close passages.
Multi-tenant isolation
Every business, site and author has its own RAG. A query runs only against its own tenant's index; data never mixes across tenants.
Document cleaning and RAG structuring
Uploaded documents are cleaned, chunked and structured for RAG. The Data Structuring tool on the platform is the user-facing face of this pipeline.
Web crawling
A site's pages are crawled, their content is extracted and passed through the same cleaning and indexing pipeline.
Public RAG feed in custom AI tools
A custom AI tool you create can be fed from a public RAG source; the tool grounds its answers in that knowledge base.
File and media storage
Files and media live in object storage — not in the vector store. The RAG record points back to the original file.
Укладанне і паўтарнае ранжыраванне на нашых уласных серверах
Укладанне і паўтарнае ранжыраванне зараз працуюць на нашых уласных серверах у асобным сэрвісе. Тэкст пераўтвараецца ў вектары, не пакідаючы сервер, і кандыдатныя вынікі праходзяць праз лакальны пераранжыральнік для павышэння дакладнасці.
Перапісванне запыту
Неадназначнае або няпоўнае пытанне прыводзіцца ў парадак перад запускам пошуку. Карыстальнікам не трэба фармуляваць «правільнае» пытанне; сістэма робіць запыт гатовым да пошуку.
Тэкст з малюнкаў, аўдыё і відэа
Экспарт тэксту з малюнкаў і транскрыпцыя аўдыё і відэа праводзяцца з дапамогай лакальных інструментаў на серверы, і атрыманы тэкст трапляе ў той жа працэс ачысткі і індэксацыі. Даныя не пакідаюць сервер.
What is on the roadmapPlanned
The following do not exist yet. They are planned and designed items; this page does not present them as if they were already built.
The single door: MCP / API gateway
A single gateway that external AI systems can query in natural language. An AI that connects once reaches every participating business through the same door.
Шар дазволаў і згоды
Businesses join by their own choice; authentication, key management, rate limiting and abuse protection all live in this layer.
Шар бачнасці штучнага інтэлекту
Making content machine-discoverable via llms.txt, /.well-known/ and schema.org markup, plus registration in MCP registries. There is no magical auto-discovery; visibility is built this way.
WordPress plugin
A plugin that lets a WordPress site send its content to OpenRAG and get back an endpoint that AI systems can query.
We do not give dates for these items. When an item is finished it moves up into the "parts that work today" list, and this page is updated accordingly.
🔒 Data does not leave the server
OpenRAG's goal is to run every step of the RAG pipeline on our own server with local, free tools: embedding, reranking, text extraction from images and audio transcription. No media entering RAG is sent to an external service — this is a non-negotiable design rule.
The honest status: some of these steps are still performed by external services today. Moving them in-house is the first item on the roadmap.
How growth is planned
Vector search gets more expensive as content grows. OpenRAG's design limits that cost from the start in three ways.
There is no single giant index
Each business has its own small index and a query runs only against that index. Even as total content grows, the area a single query scans stays small; search cost scales with that one business's size, not with the platform's total.
Vector size and precision are adjustable
Using shorter vector dimensions and more compact number formats, the same content takes up markedly less space. These choices are built into the design from the start so that no expensive migration is needed later.
Cold tier
The index of a business that has not been queried for a long time is moved to cheap persistent storage and pulled back when a query arrives for it. That way only currently active content stays in fast memory. This tier is on the roadmap.
Frequently Asked Questions
What exactly is OpenRAG?
It is a RAG platform that cleans and structures a business's content, indexes it on our own server, and makes it queryable in natural language by external AI systems through a single permissioned door. It is not a chat tool; it is the knowledge layer that runs underneath such tools.
Do you hand my vectors or my content to anyone else?
No. The core principle is: vectors are not published, access is opened. What goes outside is not a copy of the content but the right to ask it questions; only the supporting passages come back with the answer. On top of that, the business decides which content becomes externally queryable.
What can actually be used today?
Вектарная база дадзеных і індэкс, гібрыдны пошук, шматтэнантная ізаляцыя, ачыстка дакументаў і структураванне RAG, вэб-краўлінг, публічная стужка RAG у інструментах штучнага інтэлекту на заказ, а таксама захоўванне файлаў/медыя - усё гэта працуе сёння. Самастойны хостынг укладанняў, пераранжыраванне, перапісванне запытаў, вонкавыя дзверы, слой дазволаў, слой бачнасці і плагін для WordPress яшчэ не існуюць.
Ці пакідаюць мае дадзеныя сервер?
Мэта складаецца ў тым, каб кожны крок канвеера RAG працаваў з лакальнымі інструментамі на серверы, без адпраўкі медыя ў RAG у знешнюю службу. Шчыра кажучы: некаторыя з гэтых крокаў пакуль апрацоўваюцца знешнімі службамі, і перанос іх унутр - першы пункт у дарожнай карце.
Калі будуць гатовыя функцыі дарожнай карты?
Мы не даем абяцанняў даты. Менавіта ў гэтым сэнс гэтай старонкі: паказаць асобна тое, што працуе сёння, і тое, што плануецца. Калі элемент завершаны, ён перамяшчаецца ў спіс "часткі, якія працуюць сёння".
Ці выкарыстоўваецца або прадаецца мой кантэнт для навучання штучнага інтэлекту?
Не. Такога выкарыстання няма сёння. Ідэя аб карпусе тэксту з дазволу з'яўляецца самым аддаленым і юрыдычна цяжкім пунктам у дарожнай карце; нават калі гэта адбудзецца, ніякі кантэнт не будзе выкарыстоўвацца без яўнай згоды бізнесу.
Вярніцеся на AI-партал для іншых інструментаў штучнага інтэлекту.
Часта задаваемыя пытанні
Што такое OpenRAG?
OpenRAG - гэта сістэма RAG (Retrieval-Augmented Generation), якая працуе на ўласным серверы xloji.com, і адзіны шлюз да AI. Калі паступае пытанне, ён спачатку знаходзіць адпаведны кантэнт, а затым генеруе адказ на аснове гэтага кантэнту. Акрамя таго, ён служаць цэнтральным шлюзам, які забяспечвае доступ да інфармацыі, якая належыць xloji.com, з адной кропкі для іншых інструментаў штучнага інтэлекту за межамі xloji.com.
Што азначае RAG і як OpenRAG гэта рэалізуе?
RAG азначае 'Retrieval-Augmented Generation', то ёсць генерацыя, узбагачаная пошукам; перад тым, як AI генеруе адказ, ён шукае інфармацыю з адпаведных крыніц, а затым стварае адказ на аснове гэтай інфармацыі. OpenRAG выконвае гэтыя два крокі, крокі пошуку і генерацыі, аб'яднаўшы іх на сваім серверы. Такім чынам, адказы, якія дае OpenRAG, не выпадковыя, а заснаваныя на рэальным кантэнце, які належыць xloji.com.
Што значыць 'адзіны шлюз да AI'?
Адзіны шлюз да AI азначае, што розныя запыты і інтэграцыі штучнага інтэлекту праходзяць праз адну цэнтральную кропку доступу, а не праз асобныя сістэмы. OpenRAG бярэ на сябе гэтую ролю: як уласная функцыя 'Задай пытанне' xloji.com, так і інструменты штучнага інтэлекту, падлучаныя знешне, атрымліваюць доступ праз адну і тую ж інфраструктуру OpenRAG. Гэтая цэнтралізаваная структура забяспечвае адзіны пункт кіравання трафікам, звязаным са штучным інтэлектам.
Якая розніца ў тым, што OpenRAG працуе на ўласным серверы?
OpenRAG працуе на ўласным серверы xloji.com, не залежачы ад трэціх бакоў у воблачным сэрвісе. Гэта азначае, што шуканыя і апрацаваныя дадзеныя застаюцца пад кантролем xloji.com. Як структура, якая працуе на ўласным серверы, OpenRAG выконвае аперацыі пошуку і генерацыі адказаў у сваёй інфраструктуры, не перадаючы дадзеныя ў знешнія сістэмы.
Хто выкарыстоўвае OpenRAG?
OpenRAG выкарыстоўваецца трыма рознымі групамі: канчатковыя карыстальнікі, якія наведваюць xloji.com і пішуць у поле «Задаць пытанне», сістэмы, якія запытваюць уласную RAG-інфраструктуру xloji.com, і знешнія інструменты штучнага інтэлекту, якія атрымліваюць доступ да інфармацыі, якая належыць xloji.com, праз OpenRAG. Для канчатковага карыстальніка OpenRAG вяртае адказ на яго пытанне, заснаваны на змесце xloji.com. Для знешніх інструментаў OpenRAG з'яўляецца адзіным порталам для атрымання інфармацыі з xloji.com.
Як працуе поле «Задаць пытанне» на xloji.com з OpenRAG?
Пытанне, напісанае ў поле «Задаць пытанне» на xloji.com, апрацоўваецца OpenRAG. OpenRAG спачатку шукае змест, звязаны з пытаннем, у ўласных даных xloji.com, а затым стварае адказ на аснове знойдзенага зместу. Такім чынам, адказ, які атрымлівае карыстальнік, падмацаваны рэальным зместам, які належыць xloji.com.
Як знешнія інструменты штучнага інтэлекту атрымліваюць інфармацыю праз OpenRAG?
OpenRAG выступае ў якасці адзінага портала для доступу знешніх інструментаў штучнага інтэлекту да інфармацыі, якая належыць xloji.com. Гэтыя інструменты могуць падключацца праз OpenRAG і атрымліваць адказы з xloji.com, якія з'яўляюцца самастойнымі і зразумелымі без кантэксту. Таму інфармацыя, прадстаўленая праз OpenRAG, распрацавана так, каб мець сэнс сама па сабе, без неабходнасці дадатковага кантэксту.
Якія межы OpenRAG?
Адказы, якія дае OpenRAG, абмежаваныя зместам, які яму прадастаўлены; OpenRAG не можа даць дакладны адказ на інфармацыю, якой няма ў сістэме або якую не дадалі. OpenRAG імкнецца заставацца ў межах наяўных даных, а не выдумляць інфармацыю, якой няма. Таму варта памятаць, што адказ, атрыманы ад OpenRAG, абмежаваны зместам, які мае xloji.com у дадзены момант.
Ці з'яўляецца OpenRAG чат-ботам?
OpenRAG не з'яўляецца класічным чат-ботам у традыцыйным разуменні; гэта RAG і інфраструктура шлюза, якая ляжыць у аснове функцыі «Задаць пытанне» на xloji.com і доступу да інфармацыі з дапамогай знешніх інструментаў. Асноўная задача OpenRAG - знайсці кантэнт, які адпавядае пытанню, і згенераваць адказ на аснове гэтага кантэнту. У гэтым выглядзе OpenRAG працуе больш як інфраструктурны пласт, які стаіць за адказамі, чым як інтэрфейс, які непасрэдна размаўляе з карыстальнікам.
Якая мэта OpenRAG для xloji.com?
Мэта OpenRAG заключаецца ў тым, каб забяспечыць як канчатковым карыстальнікам, так і знешнім інструментам штучнага інтэлекту надзейны і кантраляваны доступ да інфармацыі, якая належыць xloji.com, праз адзіную інфраструктуру. Праца на ўласным серверы гарантуе, што гэты доступ будзе ажыццяўляцца без залежнасці ад сістэм трэціх бакоў. Дзякуючы структуры адзінага шлюза, OpenRAG аб'ядноўвае розныя пункты доступу ў адной цэнтралізаванай сістэме.
Падрабязная інфармацыя пра OpenRAG
OpenRAG — гэта сістэма RAG (Retrieval-Augmented Generation), якая працуе на ўласным серверы xloji.com, а таксама AI-шлюз, які перадае запыты, звязаныя са штучным інтэлектам, з адной кропкі. Прыстаўка «Open» у назве азначае, што сістэма прапануе адкрытую і даступную структуру, а «RAG» паказвае на працоўны працэс, у якім спачатку знаходзяцца адпаведныя дадзеныя, а затым на іх аснове фарміруецца адказ. Пытанне, напісанае ў поле «Задаць пытанне» на xloji.com, спачатку шукаецца OpenRAG у адпаведным кантэнце, а затым на аснове знойдзенага кантэнту генеруецца адказ. Адна і тая ж інфраструктура дазваляе інструментам штучнага інтэлекту за межамі xloji.com атрымліваць доступ да інфармацыі, якая належыць xloji.com, праз OpenRAG і выкарыстоўваць гэтую інфармацыю ў сваіх адказах. Гэтая структура дазваляе xloji.com прадастаўляць паслугі з адной цэнтралізаванай інфраструктуры замест таго, каб ствараць асобныя рашэнні штучнага інтэлекту для розных прадуктаў.
Базавы логічны прынцып падыходу RAG заключаецца ў тым, што сістэма штучнага інтэлекту не абапіраецца толькі на агульную інфармацыю, на якой яна была навучана, а спачатку атрымлівае актуальны і дакладны кантэнт з крыніцы, а затым адказвае на аснове гэтага кантэнту. OpenRAG аб'ядноўвае гэтыя два этапы — пошук (retrieval) і генерацыю (generation) — і выконвае іх на сваім серверы. Гэты падыход накіраваны на зніжэнне схільнасці мадэляў штучнага інтэлекту часам генерыраваць неіснуючую інфармацыю, таму што адказ вынікае не з уласнай памяці мадэлі, а з сапраўды знойдзенага кантэнту. Такім чынам, адказы, якія дае OpenRAG, заснаваны не на выпадковай ці састарэлай інфармацыі, а на ўласным кантэнце xloji.com. Такім чынам, крыніца адказу, згенераванага OpenRAG, застаецца адсочванай як уласныя дадзеныя xloji.com. Той факт, што сервер належыць xloji.com, азначае, што шуканыя і апрацоўваныя дадзеныя захоўваюцца пад кантролем xloji.com без залежнасці ад воблачнага сэрвісу трэціх бакоў.
Аспект OpenRAG як «адзінага AI-шлюзу» азначае, што розныя запыты і інтэграцыі штучнага інтэлекту накіроўваюцца з адной цэнтралізаванай кропкі ўваходу замест асобных сістэм. Такім чынам, як уласны функцыянал «Задаць пытанне» xloji.com, так і знешнія інструменты, падлучаныя праз OpenRAG, выкарыстоўваюць адну і тую ж інфраструктуру і адно і тое ж асноўнае працоўнае ядро. Як цэнтралізаваны шлюз, OpenRAG забяспечвае праходжанне трафіку, звязанага са штучным інтэлектам, праз адну кропку, што павышае як паслядоўнасць адказаў, так і кантроль над дадзенымі, паколькі сістэма працуе на ўласным серверы. Гэты адзіны падыход таксама дазваляе абслугоўванне і абнаўленні выконвацца ў адным месцы замест у распыленых сістэмах. У гэтым плане OpenRAG — гэта не проста інструмент пытанняў і адказаў, а інфраструктурны пласт, які аб'ядноўвае ўсе пункты доступу xloji.com, звязаныя са штучным інтэлектам.
OpenRAG выкарыстоўваецца непасрэдна ці апасрэдначана трыма рознымі групамі карыстальнікаў: канчатковымі карыстальнікамі, якія наведваюць xloji.com і пішуць пытанні ў поле «Задаць пытанне», сістэмамі, якія запытваюць уласную RAG-інфраструктуру xloji.com, і знешнімі інструментамі штучнага інтэлекту, якія атрымліваюць доступ да інфармацыі, якая належыць xloji.com, праз OpenRAG. Усе тры групы карыстальнікаў атрымліваюць адказы з адной і той жа інфраструктуры OpenRAG і з аднаго і таго ж пула кантэнту; таму, незалежна ад таго, адкуль задаецца пытанне пра xloji.com, можна атрымаць доступ да адзінай крыніцы інфармацыі. Адказы, якія дае OpenRAG, абмежаваныя прадстаўленым яму кантэнтам; гэта значыць, не варта чакаць адназначнага адказу ад OpenRAG на інфармацыю, якой няма ў сістэме або якую не дадалі на свой сервер. Гэтае абмежаванне таксама з'яўляецца асновай надзейнасці OpenRAG: замест выдумвання неіснуючай інфармацыі ён імкнецца ствараць адказы, абмежаваныя і заснаваныя на наяўным кантэнце.