ما هو OpenRAG؟
OpenRAG منصة للتوليد المعزَّز بالاسترجاع، تضيف فيها مستندات إلى قاعدة معرفة وتطرح على وكيل ذكاء اصطناعي أسئلة عنها في واجهة دردشة. يصفه المشروع بأنه حزمة مفتوحة المصدر لبناء أنظمة RAG وكيلية، تجمع ثلاثة مشاريع قائمة: Langflow لتدفقات الوكلاء، وOpenSearch لتخزين المستندات والمتجهات، وDocling لتحليل الملفات وتقطيعها.
يُطوَّر في مستودع langflow-ai/openrag بواجهة خلفية FastAPI وواجهة أمامية Next.js. وثائقه على docs.openr.ag.
كيف تحصل عليه
OpenRAG ليس تطبيق سطح مكتب قابلًا للتنزيل: تثبّته من الطرفية بواسطة uv، ثم يطلق حاوياته الخاصة.
الخيار | مصدر الحصول عليه |
|---|---|
| البدء السريع (macOS وLinux) | شغّل uvx --python 3.13 openrag في مجلد فارغ |
| Windows | الأمر نفسه، لكن داخل WSL فقط (انظر المتطلبات) |
| مشروع Python | أضفه تبعيةً عبر uv وفق خيارات التثبيت |
| إدارة ذاتية | Docker أو Podman مع ملف .env خاص بك وفق دليل Docker |
| الموقع | openr.ag |
| الوثائق | docs.openr.ag |
| الشيفرة المصدرية | github.com/langflow-ai/openrag |
| سياسة الخصوصية | لا صفحة خاصة بـ OpenRAG؛ إعداد الموافقة في الوثائق يشير إلى بيان خصوصية IBM |
الإصدار الذي روجع: v0.8.0، صدر في 1 أكتوبر 2026 وفق صفحة إصدارات GitHub؛ وآخر تحديث للمستودع نفسه كان في 23 أكتوبر 2026. يضم الإصدار حزمة wheel لـ Python وأرشيف مصدر فقط، بلا مثبّت ولا نسخة سطح مكتب، لذا يلزم وجود طرفية وبيئة تطوير.
المتطلبات
تطلب الوثائق بيئة حاويات و8 GB من الذاكرة وأكثر من 50 GB من مساحة القرص الحرة.
البند | ما تقوله الوثائق |
|---|---|
| Python وuv | Python 3.13 وuv وفق البدء السريع |
| بيئة الحاويات | Docker أو Podman مع أداة compose؛ ويثبّت uvx واحدة عند غيابها |
| الذاكرة | 8 GB هو الحد الأدنى الموصى به |
| القرص | أكثر من 50 GB حرة للإعداد الأولي والاستيعاب |
| Windows | داخل WSL فقط؛ وليس في توزيعة WSL داخل آلة افتراضية لـ Windows |
| النماذج المحلية | يتطلب gpt-oss:20b عبر Ollama ما لا يقل عن 16 GB من الذاكرة |
لا تذكر الصفحات التي روجعت أي متطلب لوحدة معالجة الرسوميات لـ OpenRAG نفسه، بل فقط أن Ollama يجب أن يعمل في حاوية تدعم GPU للاستفادة منها.
كيف تبدأ
تتبع الخطوات البدء السريع للمشروع؛ ولم تنفّذها PromptQuorum.
- 1أنشئ مجلد عمل
Why it matters: أنشئ مجلدًا فارغًا مثل openrag-workspace وافتح فيه طرفية. - 2شغّل المثبّت
Why it matters: نفّذ uvx --python 3.13 openrag فتفتح واجهة طرفية. - 3عيّن كلمتي مرور المسؤول
Why it matters: ولّد كلمتي مرور المسؤول لـ OpenSearch وLangflow تلقائيًا أو أدخلهما بنفسك؛ وتخطَّ بقية الأسئلة للإبقاء على القيم الافتراضية. - 4شغّل الخدمات
Why it matters: أجب بـ Y عن “Start services now?” وانتظر رسالة “Services are running” ثم افتح OpenRAG في المتصفح. - 5أكمل الإعداد الأولي
Why it matters: اختر مزوّد نماذج وأدخل مفتاح واجهته ثم انقر Complete؛ ويستخدم البدء السريع OpenAI. - 6أضف المعرفة وابدأ الدردشة
Why it matters: ارفع ملفات أو مجلدات ثم اطرح أسئلتك في عرض الدردشة.
الميزات التي أكدتها المصادر
كل بند أدناه مصدره وثائق المشروع أو ملف README.
- تدفقات قابلة للتعديل. يمكن تخصيص تدفقات الوكلاء المدمجة في محرر Langflow المضمَّن، بما في ذلك استبدال النماذج أو المكونات؛ وتُدعَم مكونات Langflow المخصصة وخوادم MCP.
- استيعاب المستندات. تأتي الملفات من نظام ملفاتك المحلي أو من موصّلات تخزين سحابي مصرَّح بها عبر OAuth؛ ويحللها Docling Serve ويقطّعها.
- البحث. يخزّن OpenSearch المستندات والتضمينات ويضيف بحثًا هجينًا ودعمًا لتعدد المستأجرين.
- حزم SDK وواجهة API. تُنشَر حزم SDK الرسمية لـ Python وTypeScript باسم openrag-sdk، وتتضمن الوثائق مرجعًا لواجهة API.
- قابلية الرصد. التتبع إلى Langfuse ومتتبّع IBM Instana اختياريان ومعطّلان افتراضيًا.
تدفق البيانات والوصول
وفق الوثائق، يعالج Docling Serve مستنداتك محليًا ويخزّنها OpenSearch في قاعدة معرفتك الخاصة؛ ولا تُحمَّل المصادر السحابية إلا عبر موصّلات تصرّح بها أنت. وتتكون البنية من حاويات: واجهة خلفية وLangflow وDocling Serve والموصّلات وواجهة أمامية.
مزوّد النماذج الافتراضي هو OpenAI، وعند استخدامه تُرسَل أوامرك ومقتطفات المستندات المسترجعة إلى OpenAI وفق سياستها. ويذكر مرجع الإعداد أيضًا Anthropic وOllama وIBM watsonx.ai، ما يتيح توجيه الطلبات إلى نقطة Ollama محلية بدلًا من ذلك. وإذا لم تُضبط كلمة مرور للمستخدم المميز في Langflow فإنه يبدأ بلا مصادقة، ولذلك توصي الوثائق بتعيينها.
📌ملاحظة: العبارة المتعلقة بالمعالجة المحلية هي وصف المشروع لنفسه؛ ولم تدقّق PromptQuorum الحاويات ولا حركة الشبكة الخاصة بها. ويستعلم فحص الترقية في الطرفية عن واجهة Docker Hub ما لم يُغيَّر سجل الصور.
لمن يناسب
- المطورون الذين يريدون حزمة RAG جاهزة التوصيل بدلًا من تجميع Langflow وOpenSearch وDocling بأنفسهم.
- الفرق التي تشغّل الحاويات أصلًا وتريد بحثًا هجينًا مع تعدد المستأجرين على ملفاتها.
- من يحتاجون إلى واجهة API أو SDK لاستدعاء وكيل بحث في المستندات من تطبيقهم.
ما لم نتمكن من التحقق منه
- الجودة عمليًا. لم تشغّل PromptQuorum البرنامج، لذا لم تُقيَّم جودة الإجابات ودقة الاستشهادات وسرعة الاستيعاب والاستقرار.
- القياس عن بُعد. لا توثّق الصفحات التي روجعت أي تحليلات للحاويات ولا خيارًا لتعطيلها.
- سياسة الخصوصية. لم نجد صفحة سياسة خاصة بـ OpenRAG؛ تكتفي الوثائق بالإشارة إلى بيان الخصوصية العام لدى IBM.
- التشغيل المحلي بالكامل. تصف الوثائق دعم Ollama، لكن البدء السريع موثّق مع OpenAI فقط، فالإعداد دون اتصال بالكامل لم يُختبر.
المنافسون والبدائل
Langflow
- المنصات:
- ويب
- السعر / الرخصة:
- مجاني / MIT
- الفرق الأبرز:
- منشئ التدفقات المرئي الذي يضمّنه OpenRAG، دون حزمة البحث المرفقة
مقالات حول Langflow (3)
- Langflow Review: The IBM-Owned Alternative to Flowiseمحدَّث ٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Coding Assistants, Agents & Workflow Tools Compared (2026): IDE Plugins, Agent Frameworks and Autonomous Agentsمحدَّث ٢١ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Knowledge & Retrieval Tools Compared (2026): RAG, Document Chat, Vector Databases, Notes and Searchمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
مذكور أيضًا في:
- AutoGPT Review: Classic Agent vs. Hosted Platformمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- LlamaIndex Review: Code-First RAG Framework, Not a No-Code Builderمحدَّث ٢ سبتمبر ٢٠٢٦
RAGFlow
- المنصات:
- Linux، ويب
- السعر / الرخصة:
- مجاني / Apache 2.0
- الفرق الأبرز:
- محرك RAG يركّز على الفهم العميق للمستندات والاستشهادات
مقالات حول RAGFlow (5)
- RAGFlow Review: Citation-Grade RAG for Complex Documentsمحدَّث ٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Knowledge & Retrieval Tools Compared (2026): RAG, Document Chat, Vector Databases, Notes and Searchمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- Langchain-Chatchat Review: Self-Hosted RAG and Agent Frameworkمحدَّث ١٨ سبتمبر ٢٠٢٦
- MaxKB Review: Self-Hosted RAG Platform for DeepSeek and Qwenمحدَّث ١٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Best RAG Tools for Business Documents 2026: Local & Private AI Comparedمحدَّث ٢٦ أغسطس ٢٠٢٦
مذكور أيضًا في:
- Self-Hosted AI Starter Kit Review: n8n + Ollama + Qdrant in One Compose Fileمحدَّث ١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
- AnythingLLM Review: Open-Source RAG and Document Chatمحدَّث ١١ سبتمبر ٢٠٢٦
AnythingLLM
- المنصات:
- Windows وmacOS وLinux وويب
- السعر / الرخصة:
- مجاني / MIT
- الفرق الأبرز:
- تطبيق سطح مكتب قابل للتثبيت مع مخزن متجهات مدمج وبلا حاويات
مقالات حول AnythingLLM (10)
- AnythingLLM Review: Open-Source RAG and Document Chatمحدَّث ١١ سبتمبر ٢٠٢٦
- Best Local LLM Frontends & Chat UIs in 2026: Open WebUI, Enchanted UI, and Moreمحدَّث ٣١ أكتوبر ٢٠٢٦
- Best Local LLM Apps for Mac in 2026: LM Studio, Ollama, Jan and 5 Moreمحدَّث ٣١ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local LLM App Alternatives in 2026: Options to LM Studio, Ollama, Open WebUI and PocketPal AIمحدَّث ٣١ أكتوبر ٢٠٢٦
- Best Local AI App for Non-Technical Users (2026)محدَّث ٢٨ أكتوبر ٢٠٢٦
- AnythingLLM vs PrivateGPT vs Open WebUI: Best Local RAG in 2026محدَّث ١٦ أكتوبر ٢٠٢٦
- Open WebUI in 2026: The Self-Hosted ChatGPT Interface for Ollama and Any AI Modelمحدَّث ٩ أكتوبر ٢٠٢٦
- Cherry Studio 2.0 in 2026: The Free Agent-Based AI Desktop Appمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Chat Apps & Assistants Compared (2026): Desktop, Mobile, Self-Hosted, Assistants and Roleplayمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Knowledge & Retrieval Tools Compared (2026): RAG, Document Chat, Vector Databases, Notes and Searchمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
+31 أخرى غير معروضة
Dify
- المنصات:
- ويب، Linux
- السعر / الرخصة:
- فريميوم / Apache 2.0 معدّلة
- الفرق الأبرز:
- منشئ أوسع لتدفقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء، وRAG جزء منه
مقالات حول Dify (8)
- Dify Review: Open-Source LLMOps Platform vs. LangChain, Flowiseمحدَّث ٣٠ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Coding Assistants, Agents & Workflow Tools Compared (2026): IDE Plugins, Agent Frameworks and Autonomous Agentsمحدَّث ٢١ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Knowledge & Retrieval Tools Compared (2026): RAG, Document Chat, Vector Databases, Notes and Searchمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- MaxKB Review: Self-Hosted RAG Platform for DeepSeek and Qwenمحدَّث ١٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Enterprise Chatbot Deployment with Local LLMs: Internal Helpdesk & HR Bots (2026)محدَّث ٣ سبتمبر ٢٠٢٦
- h2oGPT Review: Features, Setup, and Why the Project Is Archivedمحدَّث ٣ سبتمبر ٢٠٢٦
- RAGFlow Review: Citation-Grade RAG for Complex Documentsمحدَّث ٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Best RAG Tools for Business Documents 2026: Local & Private AI Comparedمحدَّث ٢٦ أغسطس ٢٠٢٦
مذكور أيضًا في:
- Snug Protocol: Portable, AI-Built Personal Apps, Explainedمحدَّث ١٨ أكتوبر ٢٠٢٦
- AutoGPT Review: Classic Agent vs. Hosted Platformمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
+3 أخرى غير معروضة
تتغير تفاصيل المنافسين كثيرًا؛ تأكد من السعر والرخصة والمنصات الحالية في صفحة كل تطبيق.
الأسئلة الشائعة
ما نماذج Ollama التي يوصي بها OpenRAG؟
تقترح الوثائق gpt-oss:20b أو mistral-nemo:12b للنماذج اللغوية، وnomic-embed-text أو mxbai-embed-large أو embeddinggemma للتضمينات. ويجب أن تدعم نماذج الدردشة استدعاء الأدوات، ولا تضمن الوثائق عمل كل نموذج من Ollama.
ما المنافذ التي يستخدمها؟
افتراضيًا 3000 للواجهة الأمامية، و7860 لـ Langflow، و8000 للواجهة الخلفية، و9200 لـ OpenSearch، و5601 للوحة OpenSearch Dashboards، و5001 لـ Docling. ويمكن تغيير منفذَي الواجهة الأمامية وLangflow في ملف .env.
من أي تخزين سحابي يمكنه الاستيعاب؟
يصف مرجع الإعداد Google Drive عبر Google OAuth، وSharePoint وOneDrive عبر تسجيل تطبيق في Microsoft Graph، وAWS S3 عبر مفاتيح الوصول.
كيف أستدعيه من شيفرتي؟
ثبّت SDK الخاص بـ Python بالأمر pip install openrag-sdk أو SDK الخاص بـ TypeScript بالأمر npm install openrag-sdk. أما الحزمة المستقلة القديمة openrag-mcp فقد أُوقف دعمها.
الخلاصة
OpenRAG حزمة RAG مجانية بترخيص Apache-2.0 تأتي، وفق وثائقها، بـ Langflow وOpenSearch وDocling موصولة مسبقًا، وتُصان بنشاط، مع إصدار في مطلع أكتوبر 2026 وتغييرات حتى 23 أكتوبر. في المقابل هي ثقيلة التشغيل، وتدعم Windows عبر WSL فقط، وتعتمد OpenAI افتراضيًا، ولم تتمكن PromptQuorum من التحقق من جودتها أو قياسها عن بُعد أو استخدامها دون اتصال بالكامل. تناسب المطورين الذين يريدون واجهة خلفية RAG جاهزة وقابلة للتعديل؛ ومن يفضّل تطبيقًا قابلًا للتثبيت يمكنه مقارنة AnythingLLM، ومن يحتاج منشئ التدفقات فقط يمكنه الاطلاع على Langflow.
المصادر
- وثائق OpenRAG — نظرة عامة والبدء السريع وخيارات التثبيت واستكشاف الأخطاء ومرجع الإعداد، روجعت في 23 أكتوبر 2026.
- موقع OpenRAG — الصفحة الرئيسية للمشروع.
- OpenRAG على GitHub وإصدار v0.8.0 — الشيفرة المصدرية وترخيص Apache-2.0 وملفات الإصدار.