OpenBMB/UltraRAG

更少代码，更低门槛，更快部署

     

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**最新消息** 🔥 - **[2026.01.23]** 🎉 UltraRAG 3.0 发布：向“黑盒”开发说再见——让每一行推理逻辑清晰可见 👉 [📖 博客](https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/blob/page/project/blog/en/ultrarag3_0.md) - **[2026.01.20]** 🎉 AgentCPM-Report 模型发布！DeepResearch 终于实现本地化：8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 开源 👉 [🤗 模型](https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Report)

历史消息

- **[2025.11.11]** 🎉 UltraRAG 2.1 发布：增强知识摄取与多模态支持，更完善的统一评估体系！ - **[2025.09.23]** 全新 RAG 每日论文速递，每日更新 👉 [📖 论文](https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/tree/rag-paper-daily/rag-paper-daily) - **[2025.09.09]** 发布轻量级 DeepResearch Pipeline 本地搭建教程 👉 [📺 bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1p8JfziEwM) · [📖 博客](https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/blob/page/project/blog/en/01_build_light_deepresearch.md) - **[2025.09.01]** 发布手把手 UltraRAG 安装及全流程 RAG 演示视频 👉 [📺 bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1B9apz4E7K/?share_source=copy_web&vd_source=7035ae721e76c8149fb74ea7a2432710) · [📖 博客](https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/blob/page/project/blog/en/00_Installing_and_Running_RAG.md) - **[2025.08.28]** 🎉 UltraRAG 2.0 发布！UltraRAG 2.0 全面升级：仅需几十行代码即可构建高性能 RAG，让研究者专注于思想与创新！我们保留了 UltraRAG v2 代码，可在 [v2](https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/tree/v2) 查看。 - **[2025.01.23]** UltraRAG 发布！助力大模型更好地理解与利用知识库。UltraRAG 1.0 代码仍可在 [v1](https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/tree/v1) 获取。

## 💡 关于 UltraRAG UltraRAG 是首个基于 [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro) 架构设计的轻量级 RAG 开发框架，由清华大学 [THUNLP](https://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/)、东北大学 [NEUIR](https://neuir.github.io)、[OpenBMB](https://www.openbmb.cn/home) 和 [AI9stars](https://github.com/AI9Stars) 联合推出。 面向科研探索与工业原型设计，UltraRAG 将核心 RAG 组件（Retriever、Generation 等）标准化为独立的 **MCP Servers**，结合 **MCP Client** 强大的工作流编排能力。开发者仅需通过 YAML 配置，即可实现对条件分支、循环等复杂控制结构的精确编排。

### 🖥️ UltraRAG UI UltraRAG UI 超越了传统聊天界面的边界，演变为集编排、调试与展示于一体的可视化 RAG 集成开发环境（IDE）。 系统内置强大的 Pipeline Builder，支持“画布搭建”与“代码编辑”的双向实时同步，允许对 Pipeline 参数与 Prompt 进行精细化在线调整。此外，它引入智能 AI 助手赋能全开发周期，从 Pipeline 结构设计到参数调优与 Prompt 生成。逻辑流构建完成后，可一键转换为交互式对话系统。系统无缝集成知识库管理组件，支持用户构建自定义知识库以进行文档问答。真正实现了从底层逻辑构建、数据治理到最终应用部署的一站式闭环。