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ontorag

★ 1 ⑂ 1 MIT 更新: 2026-06-15 GitHubで見る →

概要

ontoragは、RDF/OWLオントロジーを真の情報源として活用する、オントロジー対応RAG(Retrieval-Augmented Generation)フレームワークです。

従来の埋め込みベースRAGと異なり、LLMエージェントが構造化されたMCPツールを用いてオントロジーグラフをナビゲートすることで、推移的推論、情報源の明確な来歴、測定可能な根拠を提供し、ハルシネーションを極めて低く抑える点が特徴です。

Web UI、複数のLLMサポート(Anthropic、OpenAI、Ollama)、FusekiやNeo4jなどのプラガブルなバックエンド、Dockerによる容易なデプロイなど、豊富な機能を備えています。

知識グラフやセマンティックウェブ技術を用いて、より高精度で信頼性の高いLLMアプリケーションを構築したい開発者や研究者に適しています。

互換性・特徴

  • Python
  • CLI
  • Web UI
  • Docker
  • LLM連携
  • ナレッジグラフ/オントロジー

基本情報

ライセンスMIT
Stars1
Forks1
カテゴリLLM
アクティビティlow

最新のissue

最新リリース: v1.1.1 — stdio MCP · causal explainability · reasoning goldset (2026-05-29)

GitHub: https://github.com/nuri428/ontorag