RAG 系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。
UltraRAG：革新RAG系统开发，高效便捷构建知识库
近年来，检索增强生成 (RAG) 系统的搭建与优化成为AI领域的一大挑战。传统RAG系统开发流程繁琐，需要专业知识和大量时间。针对此痛点，清华大学THUNLP团队联合多家机构推出了UltraRAG框架，该框架旨在简化RAG系统的开发和配置，降低学习成本和开发周期。
极简WebUI，零代码编程
UltraRAG的核心优势在于其简洁易用的WebUI界面。即使没有编程经验的用户，也能轻松完成模型构建、训练和评估。框架内置多种预设工作流，用户只需根据需求选择合适的路径，无需编写代码即可完成整个流程。
一键式数据合成与模型微调
UltraRAG利用自研的KBAlign、DDR等技术，提供一键式数据构建和模型微调功能。它支持基于用户提供的知识库自动生成训练数据，并提供完善的训练脚本，支持多种模型的微调，显著提升问答效果和适配效率。
多维多阶段稳健式评估
UltraRAG采用自研的UltraRAG-Eval方法，融合多阶段评估策略，提升模型评估的稳健性。它覆盖从检索模型到生成模型的多维评估指标，支持从整体到各环节的全面评估，确保模型性能在实际应用中得到充分验证。
模块化设计，科研友好
UltraRAG内置THUNLP-RAG团队自研方法及其他前沿RAG技术，支持模块化持续探索与研发。其模块化设计方便科研人员组合、快速迭代，助力在多种场景下高效寻优。
内置创新技术
UltraRAG集成多项创新技术，例如UltraRAG-KBAlign提升大语言模型自适应知识库的能力；UltraRAG-Embedding提供出色的中英文检索能力；UltraRAG-Vis提出纯视觉RAG Pipeline；UltraRAG-Adaptive-Note提升复杂问答任务解答质量；UltraRAG-DDR基于可微调数据奖励优化检索增强生成；UltraRAG-Eval提供针对RAG场景的高效评测方案。这些技术显著提升了系统的智能性和高效性。
UltraRAG支持本地一键部署，可轻松管理各种类型的数据，例如法律法规、个人信息、学科知识等。用户只需上传数据，进行简单的调优，即可获得精准的解答。UltraRAG不仅适用于快速业务落地，也为科研人员提供快速复现各种方法的平台，极大地降低了科研和项目开发的技术复杂度。
总而言之，UltraRAG框架以其简洁、高效、灵活易用的特性，为RAG系统的构建和应用提供了全新方案，为推动RAG技术在学术研究和商业应用中的发展起到了积极作用。
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文章来源：AI前线
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