Entity Linking ist eine Standardkomponente in modernen Retrieval-Systemen, die häufig durch Drittanbieter-Toolkits durchgeführt wird. Trotz der Vielzahl verfügbarer Open-Source-Lösungen ist es schwierig, ein einzelnes System zu finden, das über eine modulare Architektur verfügt, bei der bestimmte Komponenten ersetzt werden können, nicht von externen Quellen abhängt, leicht auf neuere Wikipedia-Versionen aktualisiert werden kann und vor allem eine state-of-the-art-Leistung erbringt. Das in diesem Paper vorgestellte REL-System zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen. Aufbauend auf state-of-the-art-neuralen Komponenten aus der Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung wird es als Python-Bibliothek sowie als Web-API bereitgestellt. Zudem präsentieren wir eine experimentelle Vergleichsstudie gegenüber etablierten Systemen sowie dem aktuellen Stand der Technik auf Standard-Benchmarks für Entity Linking.