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KNOWLEDGEドキュメント/ナレッジ

ドキュメント/ナレッジ系OSSまとめ|知識グラフ・図解生成・構造化抽出

コード/データ/PDF/Webから知識・図表・ドキュメントを生成・抽出・構造化するOSS。ナレッジグラフ・RAG用知識ベース構築・コードベース図解まで

26本最終更新 2026.07.24

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  1. 01まとめ記事

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  5. 05次に読む

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  6. 06次に読む

    SurfSenseとは|データ無制限・自己ホスト可能なNotebookLM代替OSSを一次ソース解説

    NotebookLMの代替を掲げるプライバシー重視のOSS「SurfSense」を公式READMEから解説。ソース・ノートブック無制限、100以上のLLM・27以上のコネクタ、ハイブリッド検索、レポート/ポッドキャ...

ドキュメント/ナレッジ系OSSとは

コードや情報を「読みやすい知識」に変換するOSSのカテゴリです。AIは数秒でコードや文章を生成しますが、人間がそれを理解・検索・再利用できる形に整えるのは別の仕事です。このトピックでは、コードベースをアーキテクチャ図にする・PDFやWebを構造化データにする・複数ソースを横断検索できる知識ベースにまとめる、といったOSSをまとめています。

まず全体像と選び方を押さえたい方は、ピラー記事のドキュメント/ナレッジ系OSSの選び方から読み始めてください。

このトピックの3系統

系統 何をするか 代表OSS
コード→図解・アーキ系 コードベースを解析して構成図・知識グラフに oh-my-mermaid / Graphify / CodeGraph
ナレッジグラフ・知識ベース系 文書・会話を検索可能な知識に統合 SurfSense / cognee / Atomic
抽出・構造化系 PDF/Web/音声から構造データを取り出す Hyper-Extract / MinerU / LangExtract

読み方の目安

コードの全体像を図で残したい → コード→図解系(oh-my-mermaid・DeepWiki-Open・fireworks-tech-graph)

社内文書をAIで検索したい → ナレッジベース系(SurfSense・Atomic・notebooklm-py)

PDFや非構造データを処理したい → 抽出・構造化系(Hyper-Extract・MinerU・officeParser・liteparse)

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