🧠 OpenRAG
OpenRAG は、企業のコンテンツをクリーン化および構造化し、独自のサーバーにインデックスを作成し、単一の許可されたドアを通じて外部の AI システムによる自然言語でのクエリを可能にする RAG プラットフォームです。
ベクトルは公開されません。アクセスを開放します。
これは製品の紹介であり、約束の一覧ではありません。以下に、今日機能するものと、まだロードマップにあるものを別々に示します。ロードマップの項目には日付を約束しません。完了すると、「今日機能するもの」セクションに移動します。
中核となる原則
OpenRAG の設計全体は、単一の文に基づいています。ベクトルは公開されません。アクセスを開放します。外部に提供されるのは、コンテンツのコピーではなく、それに対する質問をする権利です。
ベクトルはエンジンであり、製品ではありません
ベクトルは、それを生成したモデルに固有のものであり、別の AI はそのまま使用できません。また、テキストを大幅に膨らませます。そのため、ベクトルは配布されません。
開放されるのはクエリへのアクセスです
質問が入り、回答とそれが基づくソースの抜粋が返されます。完全なコンテンツはコピー、配布、またはダウンロードされることはありません。
許可は企業に属します
企業は、外部からクエリ可能になるコンテンツを決定します。参加はオプトインです。許可と同意のレイヤーはロードマップにあります。
仕組み — ターゲットアーキテクチャ
このフローのクリーン化、構造化、インデックス作成、および検索リンクは今日機能します。自己ホスト型の埋め込みと再ランキング、および外部への単一のドアは、まだロードマップにあります。以下の各ステップで、どちらであるかを示します。
ソースが収集されます
xloji サイト、アップロードされたドキュメント、およびクロールされた Web ページは、コンテンツソースです。（WordPress プラグインとパブリックインジェスト API はロードマップにあります。)
クリーン化および構造化されます
散らかったコンテンツをクリーン化し、意味のあるチャンクに分割し、RAG が使用できる形式にします。このステップは今日機能します。
インデックスが作成され、検索されます
チャンクはベクトルに変換され、pgvector に書き込まれます。それらは HNSW インデックスとハイブリッド検索 (キーワード + ベクトル) を介して見つけられます。このステップは今日機能します。再ランキングリンクの追加はロードマップにあります。
単一のドアを通じてアクセスされます
外部の AI システムは、自然言語で単一の許可されたドアを通じて質問します。ベクトル自体ではなく、回答とソースの抜粋が返されます。このドアはまだ存在しません。ロードマップにあります。
今日機能する部分Live
以下は、今日プラットフォーム上で実行されており、すでに xloji.com の AI ツールで使用されています。
pgvector + HNSW インデックス
コンテンツチャンクはベクトルとしてデータベースに保存され、コサイン類似度に基づいて HNSW インデックスで検索されます。
ハイブリッド検索
キーワード検索とベクトル検索を同時に実行します。2 つの結果リストを 1 つのランキングに融合します。これにより、正確な用語の一致と意味的に近い抜粋の両方を見つけることができます。
マルチテナント分離
すべての企業、サイト、および作成者には独自の RAG があります。クエリは、独自のテナントのインデックスに対してのみ実行されます。データはテナント間で混ざることはありません。
ドキュメントのクリーン化と RAG の構造化
アップロードされたドキュメントはクリーン化され、チャンクに分割され、RAG 用に構造化されます。プラットフォームのデータ構造化ツールは、このパイプラインのユーザーインターフェイスです。
Web クローリング
サイトのページがクロールされ、コンテンツが抽出され、同じクリーン化およびインデックス作成パイプラインに渡されます。
カスタム AI ツールでのパブリック RAG フィード
作成したカスタム AI ツールは、パブリック RAG ソースからフィードできます。ツールは、その知識ベースに基づいて回答を根拠付けます。
ファイルとメディアのストレージ
ファイルとメディアはオブジェクトストレージに保存されます。ベクトルストア内ではありません。RAG レコードは元のファイルに戻るように指します。
弊社サーバーでの埋め込みと再ランキング
埋め込みと再ランキングは、現在、別のサービスとして弊社サーバー上で実行されます。テキストはサーバーから送信されることなくベクトルに変換され、候補結果はローカルの再ランキングツールを通過して精度が向上します。
クエリの書き換え
曖昧または不完全な質問は、検索実行前に整理されます。ユーザーは「正しい」質問を記述する必要はなく、システムがクエリを検索可能な状態にします。
画像、音声、ビデオからのテキスト
画像からのテキスト抽出と音声およびビデオの文字起こしは、サーバー上のローカルツールを使用して実行され、その結果のテキストは、同じクレンジングとインデックス作成パイプラインに入力されます。データはサーバーから送信されません。
ロードマップにあるものPlanned
以下はまだ存在しません。計画および設計済みの項目であり、このページはそれらをすでに構築されたものとして提示していません。
単一のドア: MCP / API ゲートウェイ
外部の AI システムが自然言語でクエリできる単一のゲートウェイ。一度接続した AI は、すべての参加企業に同じドアを通じてアクセスできます。
許可と同意のレイヤー
企業は自発的に参加します。認証、キー管理、レート制限、および不正使用防止はすべてこのレイヤーにあります。
AI 可視性レイヤー
llms.txt、/.well-known/、および schema.org マークアップを介してコンテンツを機械的に検出可能にし、MCP レジストリに登録します。魔法のような自動検出はありません。可視性はこのような方法で構築されます。
WordPress プラグイン
WordPress サイトがコンテンツを OpenRAG に送信し、AI システムがクエリできるエンドポイントを取得できるようにするプラグイン。
これらの項目には日付を提示しません。項目が完了すると、「今日機能するもの」リストに移動し、このページがそれに応じて更新されます。
🔒 データはサーバーから離れません
OpenRAG の目標は、埋め込み、再ランキング、画像からのテキスト抽出、オーディオトランスクリプションなど、RAG パイプラインのすべてのステップを独自のサーバーでローカルの無料ツールで実行することです。RAG に入力されるメディアは外部サービスに送信されません — これは譲れない設計ルールです。
正直な状況: これらのステップの一部は、今日でも外部サービスによって実行されています。それらを社内に移行することがロードマップの最初の項目です。
拡張計画
コンテンツが増加すると、ベクトル検索のコストが増加します。OpenRAG の設計は、最初からそのコストを 3 つの方法で制限します。
単一の巨大なインデックスはありません
各企業には独自の小さなインデックスがあり、クエリはそのインデックスに対してのみ実行されます。総コンテンツが増加しても、単一のクエリがスキャンする範囲は小さくなります。検索コストは、プラットフォーム全体のサイズではなく、その企業のサイズに応じて拡大します。
ベクトルのサイズと精度は調整可能です
より短いベクトル次元とよりコンパクトな数値形式を使用すると、同じコンテンツは大幅に少ないスペースを占有します。これらの選択は設計の初期段階から組み込まれているため、後で高価な移行は必要ありません。
コールドティア
長期間クエリされていない企業のインデックスは、安価な永続ストレージに移動し、クエリが到着すると呼び戻されます。このようにして、現在アクティブなコンテンツのみが高速メモリに保持されます。このティアはロードマップにあります。
よくある質問
OpenRAG は正確には何ですか?
企業のコンテンツをクリーン化および構造化し、独自のサーバーにインデックスを作成し、単一の許可されたドアを通じて外部の AI システムによる自然言語でのクエリを可能にする RAG プラットフォームです。チャットツールではありません。そのようなツールの基盤となる知識レイヤーです。
ベクトルやコンテンツを他の人に渡しますか?
いいえ。中核となる原則は、ベクトルは公開されません。アクセスを開放します。外部に提供されるのは、コンテンツのコピーではなく、質問をする権利です。回答とともにサポートする抜粋のみが返されます。さらに、企業はどのコンテンツを外部からクエリ可能にするかを決定します。
今日実際に何が使用できますか?
ベクトルデータベースとインデックス、ハイブリッド検索、マルチテナント分離、ドキュメントクリーニングとRAG構造化、Webクローリング、カスタムAIツールにおけるパブリックRAGフィード、およびファイル/メディアストレージは、本日利用可能です。自己ホスト型埋め込み、再ランキング、クエリ書き換え、外部ドア、権限レイヤー、可視性レイヤー、およびWordPressプラグインは、まだ存在しません。
私のデータはサーバーから送信されますか？
RAGパイプラインのすべてのステップを、サーバー上のローカルツールで実行し、メディアが外部サービスに送信されることがないようにすることを目標としています。正直な現状としては、これらのステップの一部は現在も外部サービスによって処理されており、これらを社内に移行することがロードマップの最優先事項です。
ロードマップの機能はいつ利用可能になりますか？
具体的な日付をお約束することはできません。このページを作成した目的は、本日利用可能なものと計画中のものを明確に区別することです。項目が完了すると、「本日利用可能なもの」リストに移動します。
私のコンテンツはAIトレーニングに使用または販売されますか？
いいえ。そのような用途は現在ありません。許可されたテキストコーパスの概念は、ロードマップの中で最も遠く、法的に重い項目です。たとえそれが実現したとしても、ビジネスの明示的な同意なしにコンテンツは使用されることはありません。
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よくある質問
OpenRAGとは何ですか？
OpenRAGは、xloji.comの独自のサーバーで動作するRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムであり、AIへの単一アクセスポイントです。質問が寄せられると、まず関連するコンテンツを検索し、次にそのコンテンツに基づいて回答を生成します。同時に、xloji.com外のAIツールがxloji.comの情報を単一のポイントからアクセスできるようにする、集中ゲートウェイの役割も果たします。
RAGとはどういう意味で、OpenRAGはそれをどのように実装していますか？
RAGは、「Retrieval-Augmented Generation」、つまり検索による生成の強化を意味します。AIは回答を生成する前に、関連するソースから情報を検索し、次にその情報に基づいて応答を作成します。OpenRAGはこの2つのステップ、検索と生成のステップを独自のサーバー上で統合して実行します。したがって、OpenRAGが提供する回答はランダムではなく、xloji.comの実際のコンテンツに基づいています。
'単一アクセスAIゲートウェイ'とはどういう意味ですか？
単一アクセスAIゲートウェイとは、異なるAIリクエストと統合を個別のシステムではなく、単一の中央エントリポイントから通過させることを意味します。OpenRAGがこの役割を担います。xloji.com独自の「質問する」機能と、外部から接続されるAIツールはどちらも、同じOpenRAGインフラストラクチャを介してサービスを受けます。この集中構造により、AI関連のトラフィックを一元的に管理できます。
OpenRAGが独自のサーバーで動作することは、どのような違いがありますか？
OpenRAGは、サードパーティのクラウドサービスに依存することなく、xloji.comの独自のサーバーで動作します。これは、検索および処理されるデータがxloji.comの制御下に留まることを意味します。独自のサーバーで動作するアーキテクチャとして、OpenRAGは外部システムにデータを転送することなく、独自のインフラストラクチャ内で検索と回答の生成を実行します。
OpenRAGは誰が使用しますか？
OpenRAGは3つの異なるグループによって使用されます：xloji.comを訪問し、「質問する」ボックスに書き込むエンドユーザー、xloji.com自身のRAGインフラストラクチャをクエリするシステム、そしてOpenRAGを介してxloji.comの情報にアクセスする外部AIツールです。エンドユーザーにとってOpenRAGは、尋ねた質問に対してxloji.comのコンテンツに基づいた回答を返します。外部ツールにとっては、OpenRAGはxloji.comから情報を取得するために使用されるコンテキストフリーのゲートウェイです。
xloji.comの「質問する」ボックスは、OpenRAGとどのように連携しますか？
xloji.comの「質問する」ボックスに書き込まれた質問は、OpenRAGによって処理されます。OpenRAGはまず、質問に関連するコンテンツをxloji.com自身のデータ内で検索し、次にその見つかったコンテンツに基づいて回答を作成します。これにより、ユーザーに提供される回答は、xloji.comが所有する実際のコンテンツによって裏付けられます。
外部AIツールは、OpenRAGを介してどのように情報を取得しますか？
OpenRAGは、xloji.com外部のAIツールがxloji.comの情報にアクセスできるようにする、唯一のゲートウェイとして機能します。これらのツールはOpenRAGを介して接続し、xloji.comのコンテンツからコンテキストフリーで、それ自体で理解可能な回答を取得できます。そのため、OpenRAGを介して提供される情報は、個別のコンテキストを必要とせずに単独で意味をなすように設計されています。
OpenRAGの制限は何ですか？
OpenRAGが提供する回答は、提供されたコンテンツに制限されます。システムに存在しない、または追加されていない情報については、OpenRAGは明確な回答を生成できません。OpenRAGは、存在しない情報を捏造するのではなく、手元のコンテンツに制限されることを目指す構造です。したがって、OpenRAGから得られた回答は、xloji.comがその時点で所有するコンテンツに制限されていることを忘れてはなりません。
OpenRAGはチャットボットですか？
OpenRAGは、従来の意味での独立したチャットボットではありません。xloji.comの「質問する」機能や外部ツールによる情報アクセスを支えるRAGおよびゲートウェイインフラストラクチャです。OpenRAGの主な役割は、質問に対応するコンテンツを見つけ、そのコンテンツに基づいて回答を生成することです。このため、OpenRAGはユーザーと直接対話するインターフェースというよりも、回答の背後にあるインフラストラクチャ層として機能します。
OpenRAGはxloji.comのために何を目的としていますか？
OpenRAGの目的は、xloji.comが持つ情報に、エンドユーザーと外部のAIツールが、信頼性が高く、自己管理されたインフラストラクチャを通じてアクセスできるようにすることです。自社サーバーで動作することで、このアクセスがサードパーティシステムに依存することなく実現されます。単一ゲートウェイ構造のおかげで、OpenRAGは異なるアクセスポイントを単一の中央システムに統合します。
OpenRAGに関する詳細情報
OpenRAGは、xloji.com自身のサーバーで動作するRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムであり、同時に人工知能に関連するリクエストを単一のポイントから通過させるAIゲートウェイです。その名前の「Open」という表現は、システムが外部に公開されアクセス可能な構造を提供することを意味し、「RAG」という表現は、回答を生成する際にまず関連するデータを見つけ、その後そのデータに基づいて回答を生成する動作様式を示します。xloji.comの「質問する」ボックスに書き込まれた質問は、まずOpenRAGによって関連するコンテンツ内で検索され、次に発見されたこのコンテンツに基づいて回答が生成されます。同じインフラストラクチャは、xloji.com外の人工知能ツールがOpenRAGを通じてxloji.comの情報をアクセスし、その情報を自身の回答で使用できるようにすることも可能にします。この構造により、xloji.comは異なる製品ごとに個別に人工知能ソリューションを構築するのではなく、単一の中央インフラストラクチャを通じてサービスを提供できるようになります。
RAGアプローチの基本的な論理は、人工知能システムが事前にトレーニングされた一般的な知識だけに頼るのではなく、質問に関連する最新かつ正確なコンテンツをまずソースから取得し、その後そのコンテンツに基づいて回答することです。OpenRAGはこの2つのステップ、つまり検索（retrieval）と生成（generation）のステップを、自身のサーバーで統合して実行します。このアプローチは、人工知能モデルが時々存在しない情報を生成する傾向を減らすことを目的としています。なぜなら、回答はモデル自身の記憶からではなく、実際に発見されたコンテンツから派生するからです。このおかげで、OpenRAGが提供する回答はランダムまたは古い情報ではなく、xloji.com自身のコンテンツに基づいています。したがって、OpenRAGが生成する回答のソースは、xloji.com自身のデータとして追跡可能です。サーバーがxloji.comに属することは、検索および処理されたデータがサードパーティのクラウドサービスに依存することなく、xloji.com自身の制御下に保持されることを意味します。
OpenRAGの「シングルゲートAIゲートウェイ」の側面は、異なる人工知能リクエストと統合が個別のシステムではなく、単一の中央エントリポイントからルーティングされることを意味します。これにより、xloji.com自身の「質問する」機能とOpenRAGを介して接続された外部ツールは、同じインフラストラクチャと基本的なロジックを使用します。中央ゲートウェイ構造として、OpenRAGは人工知能に関連するトラフィックが単一のポイントを通過することを可能にします。これにより、回答の一貫性と、自身のサーバーで動作するシステムとしてのデータに対する制御が向上します。このシングルポイントアプローチは、メンテナンスと更新が分散システムではなく、単一の場所で行われることも可能にします。OpenRAGはこの点で、単なる質問応答ツールではなく、xloji.comの人工知能に関連するすべてのアクセスポイントを統合するインフラストラクチャレイヤーです。
OpenRAGは、xloji.comを訪問して「質問する」ボックスに書き込むエンドユーザー、xloji.com自身のRAGインフラストラクチャをクエリするシステム、およびOpenRAGを通じてxloji.comの情報にアクセスする外部の人工知能ツールという3つの異なるユーザーグループによって、直接的または間接的に使用されます。これらの3つのユーザーグループはすべて、同じOpenRAGインフラストラクチャから、同じコンテンツプールから供給された回答を受け取ります。したがって、xloji.comについてどこで質問しても、一貫した情報源にアクセスできます。OpenRAGが提供する回答は、提供されたコンテンツに限定されています。つまり、システムに存在しない、または自身のサーバーに追加されていない情報について、OpenRAGから確実な回答を期待すべきではありません。この制限は、OpenRAGの信頼性の基盤でもあります。存在しない情報を捏造するのではなく、手元のコンテンツに限定され、そのコンテンツに基づいた回答を生成することを目指します。