エンティティリンクは、現代の情報検索システムにおける標準的な構成要素であり、通常は第三者のツールキットによって実行される。オープンソースの選択肢は多数存在するものの、特定のコンポーネントを交換可能なモジュールアーキテクチャを備え、外部リソースに依存せず、最新版のWikipediaに容易に更新でき、何よりも最新の性能を発揮するような単一のシステムを見つけるのは困難である。本論文で提示するRELシステムは、こうしたギャップを埋めることを目的としている。自然言語処理研究における最先端のニューラルコンポーネントを基盤とし、PythonパッケージおよびWeb APIの形で提供される。また、標準的なエンティティリンクベンチマークにおいて、既存の確立されたシステムおよび現在の最先端手法との間で実験的比較を行った結果についても報告する。