UltraRAG v3:低代码构建复杂RAG流水线,让大模型高效用好知识库

一、UltraRAG是什么？

UltraRAG是首个基于模型上下文协议（MCP）架构设计的轻量级RAG开发框架，由清华大学THUNLP实验室、东北大学NEUIR实验室、OpenBMB与AI9stars联合推出。

它的核心定位是服务于研究探索与工业原型开发，旨在解决传统RAG系统开发过程中存在的代码量大、组件耦合度高、推理逻辑不透明、部署流程繁琐等痛点。开发者无需编写复杂代码，仅通过简单的配置文件，就能实现复杂RAG流水线的搭建与调试，让大模型更好地理解和利用知识库，提升生成内容的准确性与可靠性。

UltraRAG的版本迭代节奏清晰，从2025年1月发布v1.0，到2025年8月推出v2.0实现低代码构建高性能RAG，再到2026年1月23日发布v3.0，重点解决了RAG开发的“黑箱”问题，让每一行推理逻辑都清晰可见。

二、UltraRAG有什么功能？

UltraRAG围绕“低代码、高灵活、易部署”三大核心目标，打造了一系列强大功能，主要包括以下几个方面：

1. 低代码编排复杂工作流

1. 原生支持串行、循环、条件分支等复杂控制结构，开发者只需编写YAML配置文件，就能在几十行代码内实现复杂的迭代式RAG逻辑，无需关注底层组件的实现细节。

2. 模块化扩展与高效复用

1. 基于MCP架构，UltraRAG将RAG核心组件（如检索器Retriever、生成器Generation）解耦为独立的原子化MCP Server。

2. 新增功能时，只需将其注册为函数级别的工具（Tool），就能无缝集成到现有工作流中，极大提升了功能复用性和系统扩展性。

3. 统一的评估与基准对比能力

1. 内置标准化的评估工作流，提供主流的RAG领域公开评估数据集与大规模检索语料库。

2. 通过统一的指标管理和基线集成，帮助研究者快速验证算法效果，显著提升实验的可重复性和对比效率。

4. 快速生成交互式原型

1. 支持一键交付功能，无需进行繁琐的UI开发，只需一条命令，就能将编写好的Pipeline逻辑转化为交互式对话Web UI，缩短从算法设计到演示验证的周期。

5. 可视化的RAG集成开发环境（IDE）

1. 内置强大的Pipeline Builder工具，支持**“画布构建”与“代码编辑”双向实时同步**，开发者可以在可视化界面上精细化调整流水线参数和提示词（Prompt）。

2. 配备智能AI助手，覆盖从流水线结构设计、参数调优到提示词生成的全开发生命周期。

3. 集成知识库管理组件，用户可直接构建专属知识库，实现从底层逻辑设计、数据治理到应用部署的一站式闭环。

三、UltraRAG是什么原理？

UltraRAG的核心技术底座是模型上下文协议（MCP）架构，这一架构的设计思路可以通俗理解为“组件解耦+灵活编排”：

1. 核心组件解耦为独立服务

1. 传统RAG系统中，检索、生成、评估等功能往往耦合在一起，修改一个组件可能影响整个系统。

2. UltraRAG将这些核心功能标准化为独立的MCP Server，每个Server专注于完成一项特定任务，比如检索器Server负责从知识库中查找相关信息，生成器Server负责基于检索结果和用户指令生成内容。这些Server可以独立部署、升级和维护。

2. 通过MCP Client实现灵活编排

1. MCP Client是整个系统的“指挥中枢”。开发者通过编写YAML配置文件，向Client下达“指令”，定义各个MCP Server的调用顺序、触发条件（如满足某个条件才执行循环检索）、数据流转路径等。

2. Client会根据配置，自动调度各个Server协同工作，实现复杂的推理逻辑。这种方式摆脱了硬编码的束缚，让工作流的调整变得简单高效。

3. 可视化IDE的双向同步原理

1. UltraRAG UI的“画布构建”与“代码编辑”双向同步，本质是配置文件与可视化图形界面的实时映射。开发者在画布上拖拽组件、设置参数时，系统会自动将操作转化为对应的YAML代码；反之，修改YAML代码，画布上的组件也会同步更新。

2. 智能AI助手则基于预训练的大模型能力，结合RAG开发的最佳实践，为开发者提供结构设计建议、参数调优方案和提示词生成参考。

四、项目地址

1. GitHub代码仓库：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

2. 官方网站/文档地址：https://ultrarag.openbmb.cn/

3. 相关论文链接

1. RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards：https://arxiv.org/abs/2410.13509

2. Visrag: Vision-based Retrieval-Augmented Generation on Multi-Modality Documents：https://arxiv.org/abs/2410.10594

4. 配套模型地址

1. AgentCPM-Report（8B端侧写作智能体，支持生成调研报告）：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Report

5. 开源数据集地址：https://modelscope.cn/datasets/UltraRAG/UltraRAG_Benchmark

五、应用场景

UltraRAG凭借其低代码、高灵活的特性，可广泛应用于学术研究与工业实践两大领域：

1. 学术研究场景

1. RAG算法实验与验证：研究者可快速搭建不同的检索策略、生成策略对比实验，利用内置的评估工具验证算法效果，加速RAG相关技术的研究迭代。

2. 多模态RAG探索：结合Visrag等相关技术，实现对图片、文档等多模态数据的检索增强生成研究。

2. 工业应用场景

1. 智能客服知识库：企业可构建产品手册、FAQ等专属知识库，通过UltraRAG快速搭建智能客服对话系统，实现精准的问答响应。

2. 企业文档问答：针对内部文档、合同、报告等资料，构建内部检索问答系统，帮助员工快速获取所需信息。

3. 自动化调研报告生成：结合AgentCPM-Report模型，部署Deep Research Pipeline，输入研究主题后，系统可自动完成多步骤检索、信息整合，生成数万字的专业调研报告。

3. 开发者快速原型验证：对于AI应用开发者，UltraRAG可大幅降低RAG系统的开发门槛，无需投入大量精力在UI开发和组件调试上，快速将创意转化为可演示的原型。

六、演示示例

1. 安装验证示例

2. 完成UltraRAG安装后，运行以下命令即可验证环境是否正常：

   ultraragrunexamples/sayhello.yaml

      若终端输出Hello, UltraRAG v3!，则说明安装成功。

3. Deep Research Pipeline示例

4. 部署Deep Research Pipeline后，输入研究主题（如“大模型检索增强生成技术的发展现状与趋势”），系统会自动执行以下步骤：

• 从公开知识库和学术数据库中检索相关文献、报告；

• 对检索到的信息进行去重、整合、提炼；

• 结合AgentCPM-Report模型生成结构完整、逻辑清晰的万字调研报告，涵盖技术演进、核心挑战、应用案例等内容。

5. 论文咨询示例

6. 利用UltraRAG构建论文知识库后，输入问题“《Attention is All You Need》这篇论文的核心贡献是什么？”，系统会快速检索论文内容，精准提炼出“提出Transformer架构，基于自注意力机制实现并行计算，提升模型训练效率”等核心答案。