清华NLP开源RAG开箱即用框架，自动适配知识库无需纠结模型选型

一个框架解决从数据到模型全流程难题

原标题：清华NLP开源RAG开箱即用框架，自动适配知识库无需纠结模型选型
文章来源：量子位
内容字数：5091字

UltraRAG：简化RAG系统构建的性框架

本文总结了清华大学THUNLP团队联合其他机构推出的UltraRAG框架，该框架旨在简化检索增强生成 (RAG) 系统的构建和优化过程。UltraRAG 突破了传统RAG系统开发的复杂性，为用户提供了从数据到模型的全流程管理，并集成了多种创新技术，显著提升了RAG系统的效率和性能。

1. UltraRAG的核心优势：极简与高效

UltraRAG 的核心优势在于其极简的WebUI和一键式操作。即使没有编程经验的用户，也能轻松完成模型的构建、训练和评估。该框架内置多种预设工作流，用户可根据需求选择最优路径，无需编写繁琐代码。这极大降低了学习成本和开发周期，使RAG系统的构建变得高效便捷，如同从“单反相机”到“卡片机”的转变。

2. 数据构建与模型微调的全面支持

UltraRAG 提供了从检索模型到生成模型的全流程数据构建方案，支持基于用户导入的知识库自动生成训练数据，显著提升场景问答的效果和适配效率。在模型微调方面，UltraRAG 提供了完备的训练脚本，支持Embedding模型训练及LLM的DPO/SFT微调，帮助用户构建更强大、更精准的模型。

3. 稳健的模型评估体系

UltraRAG 以自研的UltraRAG-Eval方法为核心，融合了多阶段评估策略，显著提升了模型评估的稳健性。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。

4. 内置一系列创新技术

UltraRAG 内置了一系列由THUNLP团队自研的创新技术，例如：

1. UltraRAG-KBAlign：提升大语言模型自适应知识库的能力，在多个实验中超越GPT-4。
2. UltraRAG-Embedding：出色的中英文检索能力，性能超过BGE-M3。
3. UltraRAG-Vis：纯视觉RAG Pipeline，避免了文档解析造成的信息丢失，性能提升显著。
4. UltraRAG-Adaptive-Note：动态记忆管理和信息收集，提升复杂问答任务的解答质量。
5. UltraRAG-DDR：基于可微调数据奖励优化RAG，性能提升7%以上。
6. UltraRAG-Eval：高效的RAG场景评测方案。

这些技术共同优化了RAG系统中的知识适配、任务适应和数据处理，提升了系统的智能性和高效性。

5. 模块化设计与科研赋能

UltraRAG 的模块化设计方便科研人员在多种场景下组合、快速迭代，助力科研探索与发展。它不仅是一个技术框架，更是一个科研人员和开发者的得力助手。

总之，UltraRAG 框架为RAG系统的构建提供了极简高效的解决方案，其内置的创新技术和模块化设计使其成为构建高性能RAG系统的理想选择。 其GitHub地址为：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

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