重要なポイント
- Apache 2.0ライセンス — ソースコード（github.com/QuivrHQ/quivr、現在はgithub.com/The-Vibe-Company/quivrでホスト）は自由に利用・改変・フォーク可能
- GitHub mainブランチへのコミットは2025年6月19日以降なし — 正式な終了告知はないが、1年以上目立った開発は見られない
- GitHub組織名はQuivrHQからThe-Vibe-Companyに変更され、旧QuivrHQのリンクは自動転送される
- 会社サイトのquivr.comは現在、無関係なAIカスタマーサポートエージェント製品を宣伝しており、オープンソースRAGライブラリへの言及はない
- pip install quivr-coreは今も機能し、バージョン0.0.26がインストールされる。コードは動くが、バグ修正やプルリクエストのレビューを行う人はいない
- すぐ使えるセルフホスト型チャット画面が必要なら、AnythingLLMやKhojを検討すること — どちらも完全なUIを備え、本記事執筆時点で活発にコミットされている
📍 一文で説明
Quivrはオープンソース・Apache 2.0のPythonライブラリ（quivr-core）で、自社アプリにRAGを組み込むためのものであり、セルフホスト型チャット画面ではなく、GitHubのmainブランチは2025年6月19日以降コミットがない。
💬 簡潔に説明
古い紹介記事は、インストールしてチャットするブラウザ型の「セカンドブレイン」としてQuivrを描いているが、そのバージョンはリポジトリにもう存在しない。現在配布されているのは、自分のコードにインポートするPythonパッケージだ。
⚠️注意: 「自分のファイルとチャットできる」セルフホスト型Webアプリを探しているなら、現在のQuivrはそれではない。フロントエンドを持たないPythonライブラリだ。
Quivrは今もメンテナンスされている？
Quivrについて、正式な終了・アーカイブ告知は存在しない。日付入りの終了告知を公表した他のオープンソースAIツールとは異なる点だ。しかし観測できる事実は同じ方向を示している。GitHubのmainブランチは2025年6月19日以降コミットがなく、プロジェクトの背後にある会社は現在、無関係な製品を宣伝している。
リポジトリ自体はGitHub上で「アーカイブ済み」とは表示されておらず、Issueやディスカッションも依然として受け付けている。Apache 2.0のコードは現在も完全にインストール可能だ。正式に終了したプロジェクトというより、休眠状態でメンテナンスされていないプロジェクトとして扱うべきで、この違いは依存するリスクを見積もる上で重要になる。
mainブランチへの最終コミット
- 確認結果:
- 2025年6月19日 — GitHub commits APIによれば、それ以降なし
GitHub組織
- 確認結果:
- リポジトリはQuivrHQからThe-Vibe-Companyへ移動、旧リンクは自動転送
最新のPyPIリリース
- 確認結果:
- quivr-core 0.0.26、2024年12月10日公開
未公開の新しいバージョン
- 確認結果:
- core-0.0.33は2025年2月4日にGitHubでタグ付けされたが、PyPIには一度も公開されていない
リポジトリの状態
- 確認結果:
- 正式にはアーカイブされていない — Issue35件とディスカッションは有効なまま
会社の現在の製品
- 確認結果:
- quivr.comは現在、RAGライブラリへの言及がない、無関係なAIカスタマーサポートエージェント製品を宣伝している
📌補足: これは以降の各セクションで何を期待すべきかを変える。Apache 2.0のコードは現在も動作するが、活発に開発中の製品ではなく、サポートのない凍結した依存関係として扱うこと。
Quivrとは？
Quivrはオープンソースの Pythonライブラリ（Apache 2.0ライセンス、PyPIにquivr-coreとして公開）で、コードを通じて自社アプリに検索拡張生成（RAG）を追加するためのものであり、デプロイしてブラウザで開く単体のWebアプリではない。プロジェクトは自らを「セカンドブレイン」構築を助けるものと説明しているが、そのセカンドブレインはインポートするライブラリであり、ホスト型製品ではない。
- pip install quivr-coreでインストール — 現行リポジトリにDocker、フロントエンド、バックエンドサービスは含まれない
- 中心となる抽象化はBrainクラス：Brain.from_files(...)でドキュメントを取り込み、brain.ask(...)で問い合わせる
- プロジェクトのREADMEによれば、OpenAI・Anthropic・Mistral各APIに直接対応し、Ollama経由でローカルモデルも利用可能
- PDF・TXT・Markdownをネイティブに取り込み可能。カスタムパーサーや、より難しい文書向けの関連プロジェクトMegaparseで拡張できる
- 検索ワークフロー（履歴フィルタリング、クエリ書き換え、検索、生成）は設定画面ではなくYAMLファイルで構成する
- 任意のリランカー処理（ドキュメント化されている連携先はCohere）で生成前に検索結果のチャンクを並べ替え可能
Quivrが対応する文書形式・LLM・ベクトルストアは？
Quivrはプロジェクト自身のドキュメントとリポジトリの説明によれば、PDF・TXT・Markdownファイルをネイティブに受け付け、OpenAI・Anthropic・Mistral各APIやローカルのOllamaモデルに接続でき、ベクトルストレージとしてPGVectorおよびFAISSと連携する。
- 文書：PDF・TXT・Markdownはネイティブ対応。その他の形式は自作パーサー、またはOCRの多い複雑なレイアウト向けの別プロジェクトMegaparse経由
- LLM API：READMEでOpenAI・Anthropic・Mistralが対応プロバイダーとして明記されている
- ローカルモデル：Ollamaが対応バックエンドとして文書化されており、クラウドAPI呼び出しなしでLLM処理を実行できる
- ベクトルストア：リポジトリの説明にPGVectorとFAISSが挙げられている。設計上はベクトルストアを問わない方針だが、他の選択肢の接続は自分で行う設定作業になる
- リランキング：任意のCohereリランカー処理により、LLMに渡す前に検索結果のチャンクを並べ替えられる
今すぐQuivrをインストール・セルフホストする方法は？
Quivrにはデプロイするサーバーがない — 「セルフホスト」とは、完全に自分が管理するインフラ上で、自分のスクリプト・サービス・アプリケーション内でこのPythonライブラリを実行することを意味する。以下の手順で、ローカルファイルに関する質問に答えるBrainを構築できる。
- 1Python 3.10以上をインストールし、パッケージをインストールする：pip install quivr-core。
- 2利用するLLMプロバイダーに応じてAPIキーを環境変数として設定する — OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、またはMistralのキー。クラウドLLM呼び出しを完全に避けたい場合はローカルのOllamaエンドポイントを指定する。
- 3自分のファイルからBrainを作成する：Brain.from_files(name="my_brain", file_paths=["doc1.pdf", "doc2.md"])はプロセス内で文書を取り込み・インデックス化する。
- 4検索ステップ（filter_history、rewrite、retrieve、generate）と、任意のリランカー・LLM設定（max_input_tokens、temperatureなど）を定義するworkflow_config.yamlファイルを作成する。
- 5設定をRetrievalConfig.from_yaml("workflow_config.yaml")で読み込み、brain.ask("質問文", retrieval_config=retrieval_config)を呼び出して文書に問い合わせる。
- 6再起動後も残したい場合はインデックスを自分で永続化する — PGVectorやFAISSなどのベクトルストアを接続しない限り、quivr-coreはスクリプト実行中のみメモリ上に保持する。
Quivrの実行にサーバーやDockerは必要ですか？
いいえ。quivr-coreはスクリプトやアプリケーションにインポートするPythonパッケージで、pip install quivr-coreだけでデプロイが完了します。ブラウザ型チャット画面用のフロントエンド、バックエンドサービス、docker-composeファイルは同梱されておらず、これはAnythingLLMやKhojとの大きな違いです。
Quivrはローカルの LLM だけで完全オフライン動作できますか？
はい、生成ステップについては可能です。READMEにはローカルモデル向けのOllamaサポートが記載されており、LLM呼び出し自体を自分のマシン内で完結させられます。任意のCohereリランカー処理は、スキップしない限りクラウドAPI呼び出しになります。
Quivrはどんな人向け？
アクティブなメンテナンスがない、コード中心のライブラリというプロジェクトの現在の姿は、Quivrが合う対象を狭めている。特定の種類のユーザーには合理的な選択肢だが、セルフホスト型の文書チャットアプリを探しているほとんどの人には不向きだ。
Quivrと代替ツールの比較
以下の代替ツールはいずれもデプロイ可能なチャット画面を備え、本記事執筆前の1か月以内にコミットがある — Quivrの現状とは対照的だ。
ツール | インターフェース | ライセンス | 最適な用途 | メンテナンス |
|---|---|---|---|---|
| Quivr | Pythonライブラリ、UIなし | Apache 2.0 | 自社アプリにRAGを組み込む開発者 | 2025年半ば以降mainブランチにコミットなし |
| AnythingLLM | 完全なチャットUI、Docker | MIT | すぐ使えるセルフホスト型ナレッジアシスタント | 活発 |
| Khoj | チャットUI + エージェント | AGPL-3.0 | 自動化機能付きセルフホスト型「セカンドブレイン」 | 活発 |
| PrivateGPT | API + チャットUI | Apache 2.0 | 厳格なオフライン・エアギャップ環境 | 活発 |
今Quivrを評価する際によくある誤解
これらの誤解は、Quivrに関する古い記事（同社自身の過去のマーケティングを含む）を、リポジトリが現在提供している内容の説明として扱ってしまうことから生じる。
よくある質問
Quivrは今もメンテナンスされていますか？
正式な終了告知はありませんが、GitHubのmainブランチは2025年6月19日以降コミットがなく、プロジェクトの背後にある会社（現在はThe Vibe Companyとして事業を展開）は、本記事執筆時点でquivr.com上に無関係なAIカスタマーサポートエージェント製品を宣伝しています。休眠状態として扱い、活発に開発中の製品とは見なさないでください。
Quivrはセルフホスト型アプリですか、それともライブラリですか？
ライブラリです。quivr-coreは、検索拡張生成向けのBrainクラスを中心に構築されたPythonパッケージ（pip install quivr-core）です。現行リポジトリにはフロントエンド、バックエンドサービス、docker-composeファイルは含まれません。
Quivrはどのライセンスで公開されていますか？
リポジトリのLICENSEファイルによれば、Apache License 2.0です。このリポジトリについてGitHubの自動ライセンスバッジは「Other」と表示しますが、LICENSEファイル自体のテキストは標準的なApache 2.0ライセンスです。
Quivrはローカル LLM に対応していますか？
はい。READMEには、OpenAI・Anthropic・Mistralの直接API対応に加え、ローカルモデル向けのOllamaサポートが記載されています。
Quivrはどのファイル形式を取り込めますか？
PDF・TXT・Markdownにネイティブ対応しています。それ以外の形式には自作パーサー、またはスキャンPDFなど難しい文書向けの関連プロジェクトMegaparseが必要です。
Quivrはどのベクトルデータベースに対応していますか？
リポジトリの説明にはPGVectorとFAISSが挙げられています。プロジェクトは原則としてベクトルストアを問わない設計ですが、代替ストアの接続はユーザー側の設定作業として残されています。
QuivrはAnythingLLMやKhojとどう違いますか？
AnythingLLMとKhojはいずれもデプロイ可能なチャット画面を備え、本記事執筆前の1か月以内にコミットがありました。Quivrが提供するのはPythonライブラリのみで、フロントエンドは同梱されておらず、mainブランチへのコミットは2025年6月以降ありません。
今もQuivrをインストールできますか？
はい。pip install quivr-coreでバージョン0.0.26がインストールされ、コードはドキュメント通りに動作します。ただし今後のバグ修正、新しい連携、サポートは受けられません。
quivr.comはオープンソースプロジェクトと同じものですか？
同じ会社が運営しています。本記事執筆時点で、quivr.comはAIカスタマーサポートエージェント製品を宣伝しており、オープンソースのRAGライブラリやセルフホスト型ナレッジアシスタントへの言及はありません。