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Onyx (ehem. Danswer): Open-Source Enterprise-Such- & RAG-Plattform

Onyx — bis zur Umbenennung als Danswer bekannt — ist eine Open-Source-Anwendungsschicht für Sprachmodelle, die Chat-Oberfläche, Enterprise-Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) in einer selbst hostbaren Plattform vereint. Ziel ist es, Unternehmen ein KI-Chat-System zu geben, das sich mit sämtlichen internen Datenquellen verbindet, ohne dass Daten den eigenen Kontrollbereich verlassen müssen.

Diese Seite vertieft den Eintrag zu Onyx aus dem Abschnitt „RAG- & KI-gestützte Dokumenten- & Wiki-Tools" der Dokumentations-Übersicht.

Hinweis: Umbenennung von Danswer zu Onyx

Das Projekt hieß ursprünglich Danswer und wurde in Onyx umbenannt. Ältere Blogposts, Foren-Beiträge und Docker-Image-Namen können noch den alten Namen tragen — funktional handelt es sich um dasselbe, weiterentwickelte Projekt.


Übersicht

Tipp: Zwei Deployment-Modi

Onyx unterscheidet zwischen Lite (Chat & Agenten ohne Indexierungs-Infrastruktur, unter 1 GB RAM) und Standard (vollständiger Vektor-/Keyword-Index, Background-Worker, ML-Inferenz-Server, Redis, MinIO). Für einen ersten Test genügt der Lite-Modus — produktive Enterprise-Suche über viele Datenquellen benötigt den Standard-Modus.


Architektur-Bausteine

Baustein Funktion
Chat UI Frontend zur Interaktion mit dem angebundenen Sprachmodell
Connectors 50+ Indexierungs-Connectoren (Slack, Google Drive, Confluence, Wikis, GitHub, Notion, u. v. m.) plus Model Context Protocol (MCP)-Anbindung
Search & RAG Hybrid-Index aus Vektor- und Keyword-Suche kombiniert mit agentischem Retrieval
Agents Eigene Agenten mit Instruktionen, Wissensbasis und Actions — ähnlich dem Konzept aus Custom Chat-Assistenten im Anbieter-Vergleich


Self-Hosting per Docker

git clone https://github.com/onyx-dot-app/onyx.git
cd onyx/deployment/docker_compose
docker compose -f docker-compose.dev.yml -p onyx-stack up -d

Achtung: Standard-Modus benötigt spürbare Ressourcen

Der Standard-Modus startet neben der Chat-UI zusätzlich Vektor-/Keyword-Indizes, Background-Job-Worker, einen ML-Inferenz-Server, Redis und MinIO als Blob-Storage. Für Produktivbetrieb mit mehreren Datenquellen ist ein dedizierter Server oder ein Kubernetes-/Helm-Deployment sinnvoller als ein einzelner Docker-Host.

Neben Docker Compose unterstützt Onyx auch Kubernetes, Helm, Terraform sowie Deployment bei den gängigen Cloud-Anbietern.


Unterstützte Sprachmodelle

Onyx bindet praktisch alle gängigen Anbieter an — sowohl selbstgehostet als auch über Cloud-APIs:


Enterprise-Funktionen

Funktion Beschreibung
RBAC Rollenbasierte Zugriffskontrolle auf Datenquellen und Antworten
SSO Google OAuth, OIDC, SAML
SCIM Automatisierte Nutzerverwaltung/Provisionierung
Query-Analytics Nutzungsstatistiken und Query-Verlauf
PII-Filterung Custom Code Execution zur Entfernung sensibler Daten aus Queries/Antworten
Whitelabeling Eigenes Branding der Chat-Oberfläche


Lizenz & Hosting-Optionen

Edition Lizenz Umfang
Community Edition MIT Kernfunktionen: Chat, Connectoren, RAG, Agenten
Enterprise Edition proprietär RBAC, SSO/SCIM, Whitelabeling, Analytics
Onyx Cloud gehosteter Dienst keine eigene Infrastruktur nötig


Einordnung gegenüber verwandten Tools

Tipp: Abgrenzung im eigenen Werkzeugkasten

  • Onyx vs. OpenWiki: Onyx ist eine Such-/Chat-Plattform über viele laufend synchronisierte Datenquellen (Slack, Drive, Wikis). OpenWiki generiert dagegen gezielt eine statische Dokumentations-Wiki aus einem einzelnen Code-Repository.
  • Onyx vs. AnythingLLM/Open WebUI: Onyx ist stärker auf Enterprise-Suche mit vielen Connectoren und Zugriffskontrolle ausgelegt, AnythingLLM/Open WebUI eher auf einfache lokale Dokumenten-Chats.
  • Onyx vs. Custom-GPT-Funktionen der Anbieter: Die in Onyx integrierten „Agents" sind ein selbstgehostetes Pendant zu Gemini Gems, OpenAI Custom GPTs oder Claude Projects — siehe Custom Chat-Assistenten im Anbieter-Vergleich.


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