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GITHUB · ANALIZADO

RAGSuite

RAGSuite es una plataforma RAG autoalojada y soberana, lista para entornos empresariales europeos. Combina backend FastAPI con frontend Expo, ofreciendo despliegue nativo o Docker. Licencia Apache 2.0 en edición comunitaria.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 14:09 · upstream 24 sept 2026, 13:33 · release v1.0.4

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Qué es RAGSuite

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

RAGSuite se presenta como una solución de Inteligencia Artificial empresarial bajo control del usuario, diseñada para ser autoalojada y compatible con normativas europeas. La arquitectura consta de un backend desarrollado con FastAPI (Python) y un frontend basado en Expo (Node.js), gestionados mediante una CLI propia que facilita la inicialización y el mantenimiento.

El sistema soporta dos modos de despliegue: nativo, que requiere Python 3.14+, Node.js 18+ y bases de datos PostgreSQL y Redis en puertos específicos, o un modo Docker opcional utilizando Compose v2. La interfaz web se ejecuta en el puerto 9191 mientras la API expone servicios en el 9090.

La edición comunitaria opera bajo licencia Apache 2.0 sin necesidad de claves, pero las funcionalidades avanzadas como SSO/SAML/OIDC, RBAC completo y auditoría profunda están reservadas para licencias comerciales que se activan offline. El proyecto incluye herramientas de diagnóstico como `ragsuite doctor` para verificar prerequisitos antes del arranque.

CASOS DE USO
  • Implementación de pipelines RAG privados en infraestructuras on-premise sin dependencia de APIs externas.
  • Gestión de bases de conocimiento corporativas utilizando PostgreSQL y Redis para persistencia y caché.
  • Despliegue rápido mediante CLI con validación automática de dependencias antes del arranque.
  • Análisis de logs y datos estructurados en entornos regulados que requieren soberanía de datos (EU-ready).
  • Escalabilidad modular permitiendo separar servicios backend y frontend según la arquitectura deseada.
PUNTOS DESTACADOS
  • Licencia Apache 2.0 para la edición comunitaria, permitiendo uso libre sin costes iniciales.
  • Arquitectura híbrida soportando despliegue nativo con Python/Node.js o contenedores Docker.
  • CLI unificada (`ragsuite`) que gestiona inicialización, arranque y diagnóstico del stack completo.
  • Diseñado para soberanía de datos con soporte explícito para normativas europeas (EU-ready).
  • Bases de datos PostgreSQL y Redis integradas en la configuración nativa por defecto.
PRECAUCIONES
  • Las funcionalidades enterprise (SSO, RBAC avanzado, auditoría) requieren licencia comercial offline.
  • Requiere Python 3.14+ para el modo nativo, lo que puede limitar entornos con versiones antiguas.
  • No incluye Dockerfile en el repositorio principal, dependiendo de scripts o Compose para contenerización.
  • El despliegue nativo asume que PostgreSQL y Redis ya están ejecutándose en puertos específicos.
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

RAGSuite — self-hosted RAG platform
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Para despliegue nativo, asegúrese de tener Node.js 18+, Python 3.14+ y bases de datos listas. Use `ragsuite doctor` para validar. Para Docker, ejecute `docker compose up -d --build`. Nunca use `docker compose down -v` sin intención de borrar datos. Evite ejecutar modos nativo y Docker simultáneamente.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.jsFastAPIPython
SERVICIOS
PostgreSQLRedis
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
919190905436638280006379
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.