OpenRAG 0.4は、LangflowとIBMが共同開発したとされる、セルフホスト型の検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）パッケージである。Discoveryの資料によると、2026年3月31日に公開され、ドキュメントを読み取り可能な形式で構造化するDocling、検索インデックスとベクトル・セマンティック検索を担当するOpenSearch、検索結果を生成AIおよびエージェントフローに接続するLangflowを、一つの構成にまとめている。人が資料をファイルに分類し、インデックスを作成した後、必要なドキュメントを見つけて担当者に渡すように、OpenRAGは、非構造化ドキュメントの収集から検索、応答ワークフローまでの一連のRAG処理ステップを統合するツールに近い。 一般的なRAGの構築では、PDFパーサー、ドキュメント分割器、埋め込み処理、ベクトル検索エンジン、プロンプトチェーン、および運用インターフェースをそれぞれ選択し、接続する必要がある。この過程で、表やドキュメントの階層が失われたり、収集段階で作成されたメタデータが検索段階に適切に伝達されない問題が発生する可能性がある。OpenRAGの特長は、Doclingベースのドキュメント構造化、OpenSearchベースの検索、Langflowベースのオーケストレーションを事前に組み合わせている点である。単一のライブラリとして特定のアルゴリズムを提供するのではなく、ドキュメントが入力される入口から検索結果がエージェントに伝達される出口までを、一つのセルフホストパッケージとして扱うアプローチである。 ライフサイエンスの研究者は、論文PDF、実験レポート、標準作業手順書（Standard Operating Procedure、SOP）、分析フォームなど、構造が異なる資料を収集した後、ドキュメントベースの質疑応答環境を構築することができる。例えば、Doclingを使用して論文のタイトル、本文、表などのドキュメント構造を抽出し、OpenSearchに原文とメタデータをインデックスした後、Langflowで検索結果を言語モデルに伝達するRAGフローを設計することができる。研究者は、特定の実験条件や分析法について質問し、検索された根拠ドキュメントを含む応答をレビューすることで、文献調査と内部知識の探索を支援することができる。ただし、サポートされるファイル形式、分割パラメータ、埋め込みモデル、および引用出力方式については、公式ドキュメントを確認する必要がある。 製薬・バイオ企業は、品質ドキュメントと研究記録を自社の環境に保管しながら、検索およびエージェントワークフローを運用したい場合に、OpenRAGが候補となる可能性がある。OpenSearchの検索結果をLangflowの後続のレビュー段階や別のワークフローに伝達することで、ドキュメントの探索、比較、要約、およびレビュー要求を連続的に処理する構成を設計することができる。ただし、アクセス制御、監査ログ、暗号化、規制遵守などのデータセキュリティ機能は、提供されたDiscoveryの情報だけでは確認できないため、臨床・規制業務に適用する前に、公式ドキュメントとデプロイメント構成を別途検証する必要がある。

OpenRAG 0.4は、LangflowとIBMが共同で開発したと紹介されている、セルフホスト型の検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）パッケージである。Discoveryの資料によると、2026年3月31日に公開され、ドキュメントを読み取り可能な形式に構造化するDocling、検索インデックスとベクトル・セマンティック検索を担当するOpenSearch、検索結果を生成AIおよびエージェントフローに接続するLangflowを、一つの構成にまとめている。人が資料をファイルに分類し、インデックスを作成した後、必要なドキュメントを検索する。

文献による根拠検索: Doclingを使用して論文PDFの本文と表構造を抽出し、OpenSearchにインデックスした後、Langflow RAGフローに渡して、実験条件や分析方法に関する回答と根拠となる文書を一緒に確認する。分割サイズ、検索結果数、精度については、公式の設定ドキュメントを確認する必要がある。