比較読了 12分 ・ 更新 2026年4月
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AI RAGプラットフォーム比較5選｜社内データ活用に必須
自社データをLLMに参照させるRAG(検索拡張生成)は、生成AI活用の本命アーキテクチャです。本記事では構築に必要な主要5プラットフォームを徹底比較します。
1. おすすめRAGプラットフォーム5選
1. LangChain
OSS定番RAG構築のデファクトフレームワーク。Python/JS両対応で柔軟性が高い。
2. LlamaIndex
データ統合ドキュメント・データベース・APIから多様なデータをLLMに繋ぐデータフレームワーク。
3. Vectara
マネージドRAGに必要な機能をフルマネージドで提供。エンタープライズで導入実績多数。
4. Pinecone
ベクトルDB高速・スケーラブルなベクトル検索DBの代表格。大量データに強い。
5. Weaviate
OSS DBオープンソースのベクトルDB。セルフホストもクラウドも選択可。
2. 用途別おすすめ
柔軟なRAG構築： LangChain・LlamaIndex
フルマネージド： Vectara
大規模ベクトルDB： Pinecone
セルフホスト： Weaviate