Quivr
自社製品に生成AIを統合するためのRAG構築フレームワークです。
Quivrと同じ用途で使える、当社の製品
OSSを自分で立てて日本語化する代わりに、日本語で作った当社の製品を自社のサーバーに置く方法もあります。ソースコード付きで、月額はかかりません。
Quivrとは
quivrは、開発者が自身のアプリケーションに生成AIを組み込むための高度なRAG（検索拡張生成）機能を備えたツールです。RAGの基盤構築そのものよりも、独自の製品価値の開発に集中できる設計になっています。GPT-4やLlamaなどの主要なLLMに加え、PGVectorやFaissといった多様なベクトルデータベースに対応しています。既存のシステムへの統合が容易で、柔軟なカスタマイズも可能です。
要点: 自社製品に生成AIを統合するためのRAG構築フレームワークです。
主な用途
- 自社サービスへのチャットボット機能の実装
- 社内ドキュメントを活用したAI検索システムの構築
- 独自のデータソースを用いた生成AIアプリの開発
- 既存製品へのLLM連携機能の追加
- 多様なファイル形式を統合したナレッジベースの作成
Quivrを使ったシステム開発
Quivrは、そのまま納品する完成品ではなく、システムを作るための道具です。Quivrを組み込んだ自社向けの仕組みを、AIエージェントと対話しながら実装します。要件を伺ってから最短1営業日で動くデモをお出しし、触って確認いただいてから発注を判断できます。完成後はソースコードごとお渡しします。
Quivrを使った開発を相談Quivrの日本語対応（実測）
Quivrのリポジトリに日本語ロケールのファイルは見つかりませんでした。日本語で運用するには日本語化から着手する必要があります。
GitHubの公開ファイル一覧から、日本語ロケールに当たるファイルを数えた結果です。配布用にまとめたビルド成果物は除いています。調査日時点の内容で、翻訳の網羅率や品質までは示しません。
Quivrの基本情報
| ライセンス | Apache-2.0 |
|---|---|
| 主な言語 | Python |
| GitHubスター | 39,579（AI開発基盤カテゴリ 404件中 16位） |
| 初回公開 | 2023年5月 |
| 最終更新 | 2026年9月 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
Quivrを使った開発のよくある質問
どのようなLLMを使用できますか？
GPT-4、Groq、Llamaなど、主要な多くの大規模言語モデル（LLM）に対応しています。</div>{
対応しているデータベースは何ですか？
PGVectorやFaissといった一般的なベクトルストアをサポートしており、既存のインフラに合わせて選択が可能です。
どのようなファイルを取り込めますか？
特定の形式に限定されず、様々な種類のファイルを読み込んでAIの知識として統合することが可能です。
開発における主なメリットは何ですか？
RAGの複雑な基盤構築を簡略化できるため、開発者は自社製品独自の機能やユーザー体験の向上に集中できるようになります。var
Quivrを使って何が作れますか？
Quivrの標準機能を土台に、自社データとの連携、画面、自動処理、通知などを組み合わせた仕組みを作れます。用途を伺えば、実現できる範囲と進め方を具体的にお伝えします。
Quivrを使った開発を依頼できますか？
可能です。要件と稼働環境を確認し、最短1営業日で動くデモをお出しします。発注後はサーバー設置と稼働確認まで一つの流れで対応し、ソースコードごとお渡しします。
OSSを探しているなら、当社の完成品も
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AI開発基盤の他のOSSと比べる
同じカテゴリから、スター数・ライセンス・日本語対応を並べました。
| OSS | スター | ライセンス | 日本語ロケール |
|---|---|---|---|
| Quivr（このページ） | 39,579 | Apache-2.0 | 日本語ファイルなし |
| CodeAlmanac | 804 | Apache-2.0 | UI・ドキュメントは英語のみ。公式はmacOS専用→当社がLinux対応(systemdユーザータイマー)を実装し本家PR #73として提出済み。 |
| rclone | 59,338 | MIT | 日本語ファイルなし |
| WeKnora | 20,305 | Apache-2.0 | 日本語ファイルなし |
| NextChat | 88,827 | MIT | 日本語ファイルなし |