RAG 系統的搭建與優化是一項龐大且復雜的系統工程，通常需要兼顧測試制定、檢索調優、模型調優等關鍵環節，繁瑣的工作流程往往讓人無從下手。

原標題：讓大模型讀懂善用知識庫！清華等團隊推出 UltraRAG 框架全家桶
文章來源：AI前線
內容字數：6076字

UltraRAG：革新RAG系統開發，高效便捷構建知識庫

近年來，檢索增強生成 (RAG) 系統的搭建與優化成為AI領域的一大挑戰。傳統RAG系統開發流程繁瑣，需要專業知識和大量時間。針對此痛點，清華大學THUNLP團隊聯合多家機構推出了UltraRAG框架，該框架旨在簡化RAG系統的開發和配置，降低學習成本和開發周期。

1. 極簡WebUI，零代碼編程

   UltraRAG的核心優勢在于其簡潔易用的WebUI界面。即使沒有編程經驗的用戶，也能輕松完成模型構建、訓練和評估。框架內置多種預設工作流，用戶只需根據需求選擇合適的路徑，無需編寫代碼即可完成整個流程。

2. 一鍵式數據合成與模型微調

   UltraRAG利用自研的KBAlign、DDR等技術，提供一鍵式數據構建和模型微調功能。它支持基于用戶提供的知識庫自動生成訓練數據，并提供完善的訓練腳本，支持多種模型的微調，顯著提升問答效果和適配效率。

3. 多維多階段穩健式評估

   UltraRAG采用自研的UltraRAG-Eval方法，融合多階段評估策略，提升模型評估的穩健性。它覆蓋從檢索模型到生成模型的多維評估指標，支持從整體到各環節的全面評估，確保模型性能在實際應用中得到充分驗證。

4. 模塊化設計，科研友好

   UltraRAG內置THUNLP-RAG團隊自研方法及其他前沿RAG技術，支持模塊化持續探索與研發。其模塊化設計方便科研人員組合、快速迭代，助力在多種場景下高效尋優。

5. 內置創新技術

   UltraRAG集成多項創新技術，例如UltraRAG-KBAlign提升大語言模型自適應知識庫的能力；UltraRAG-Embedding提供出色的中英文檢索能力；UltraRAG-Vis提出純視覺RAG Pipeline；UltraRAG-Adaptive-Note提升復雜問答任務解答質量；UltraRAG-DDR基于可微調數據獎勵優化檢索增強生成；UltraRAG-Eval提供針對RAG場景的高效評測方案。這些技術顯著提升了系統的智能性和高效性。

UltraRAG支持本地一鍵部署，可輕松管理各種類型的數據，例如法律法規、個人信息、學科知識等。用戶只需上傳數據，進行簡單的調優，即可獲得精準的解答。UltraRAG不僅適用于快速業務落地，也為科研人員提供快速復現各種方法的平臺，極大地降低了科研和項目開發的技術復雜度。

總而言之，UltraRAG框架以其簡潔、高效、靈活易用的特性，為RAG系統的構建和應用提供了全新方案，為推動RAG技術在學術研究和商業應用中的發展起到了積極作用。

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