清華大學THUNLP實驗室攜手東北大學NEUIR實驗室，聯合OpenBMB及AI9Stars，近期隆重發布了UltraRAG2.0——一個開創性的檢索增強生成（RAG）框架，該框架基于全新的Model Context Protocol（MCP）架構設計。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

UltraRAG2.0的核心使命在于，極大簡化RAG系統的搭建流程，賦能科研人員迅速構建復雜的多階段推理系統。這一創新框架的亮點在于，用戶只需通過編寫簡單的YAML配置文件，即可輕松定義復雜的邏輯結構，如串行處理、循環執行和條件分支等，從而大幅削減代碼編寫量，顯著降低開發難度。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

在RAG技術不斷演進的過程中，諸如DeepResearch和Search-o1等項目，紛紛融入了自適應知識組織、多輪推理及動態檢索等高級特性。然而，這些特性的融入也帶來了高昂的開發成本，限制了新想法的快速試驗與驗證。UltraRAG2.0正是在這一背景下應運而生，通過將RAG的核心組件模塊化，并封裝為獨立的MCP服務器，實現了功能的靈活調用與高效擴展。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

相較于傳統的實現方式，UltraRAG2.0在代碼簡潔性方面取得了顯著突破。以經典方法IRCoT為例，其官方實現需要接近900行代碼，而采用UltraRAG2.0，僅需約50行代碼即可完成同等功能。其中，超過半數的代碼為用于流程編排的YAML配置，這一轉變極大地降低了開發的技術門檻。UltraRAG2.0支持通過簡潔的聲明式方法構建多階段推理流程，使得復雜的推理邏輯無需冗長的手動編碼。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

UltraRAG2.0還全面支持動態檢索、條件判斷及多輪交互等高級功能，使科研人員能夠迅速搭建高性能的實驗平臺，輕松應對復雜的多跳問題。在性能表現上，UltraRAG2.0相較于傳統的Vanilla RAG提升了約12%。這一設計旨在讓研究者在工程實現上節省寶貴的時間和精力，從而將更多精力投入到算法創新和實驗設計上。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

UltraRAG2.0的MCP架構還具備出色的模塊復用性和擴展性，支持不同模塊間的無縫集成，并允許科研人員快速接入新的模型和算法。這一特性極大地提升了系統開發的效率，并增強了實驗的可復現性。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

感興趣的讀者可以通過以下鏈接獲取更多關于UltraRAG2.0的信息：GitHub頁面（https://github.com/OpenBMB/UltraRAG）和項目主頁（https://openbmb.github.io/UltraRAG）。9fj28資訊網——每日最新資訊28at.com

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