清华大学THUNLP团队联合多家机构推出UltraRAG框架，简化RAG系统搭建流程。传统RAG系统搭建复杂，UltraRAG框架提供“单反相机”级精细化配置和“卡片机”级一键式操作，显著降低学习成本和开发周期。
UltraRAG框架的核心优势在于其对模型与知识库的适配，避免了反复的模型选型。其模块化设计也方便科研人员快速迭代。用户可轻松完成数据到模型的全流程管理。
零代码WebUI，一键式数据构建
UltraRAG的零代码WebUI是其一大亮点，即使没有编程经验的用户也能轻松构建、训练和评估模型。框架内置多种预设工作流，用户可根据需求选择，无需编写代码即可完成数据处理到模型优化的全流程。
UltraRAG采用自研的KBAlign、DDR等方法，提供一键式数据构建，并支持检索与生成模型的多样化微调策略。其数据构建方案涵盖检索模型到生成模型的全流程，支持基于用户导入的知识库自动生成训练数据，显著提升问答效果和适配效率。
在模型微调方面，UltraRAG提供完备的训练脚本，支持Embedding模型训练及LLM的DPO/SFT微调。
稳健的模型评估
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。其多维评估指标涵盖检索模型到生成模型，支持从整体到各环节的全面评估。
内置THUNLP自研方法及其他前沿RAG技术
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，是科研人员和开发者的有力助手。
UltraRAG系列创新技术
UltraRAG框架包含多项创新技术，例如UltraRAG-KBAlign、UltraRAG-Embedding、UltraRAG-Vis、UltraRAG-Adaptive-Note、UltraRAG-DDR和UltraRAG-Eval，分别在知识库自适应、检索能力、视觉RAG、自适应记忆管理、数据奖励优化和模型评估方面进行优化，提升了系统的智能性和高效性。
Github地址:
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG
(文章末尾的参考文献、投稿信息以及结尾图片已省略，因为它们与UltraRAG框架本身的技术介绍关系不大，属于文章的附加信息。)
