UltraRAG 由清華大學 THUNLP 實驗室、東北大學 NEUIR 實驗室、OpenBMB 與 AI9Stars 聯合推出，是首個基於 Model Context Protocol (MCP) 架構設計的 RAG 框架。研究者只需通過編寫 YAML 文件，即可聲明串行、循環與條件分支等邏輯，以極低代碼量構建多階段推理與檢索生成系統。

UltraRAG 2.0 框架示意圖：

UltraRAG 2.1 近日已正式發佈，本次更新圍繞原生多模態支持、知識接入與語料構建自動化、統一構建與評估的 RAG 工作流三大方向帶來了核心增強：

• 原生多模態支持：統一 Retriever、Generation 與 Evaluation 模塊，全面支持多模態檢索與生成；新增 VisRAG Pipeline，實現從本地 PDF 建庫到多模態檢索與生成的完整閉環。

• 知識接入與語料構建自動化：支持多格式文檔解析與分塊建庫，無縫集成 MinerU，輕鬆構建個人化知識庫。

• 統一構建與評估的 RAG 工作流：適配多種檢索與生成推理引擎，提供標準化的評估體系，支持全鏈路可視化分析，實現從模型調用到結果驗證的統一流程。

🔗 代碼倉庫：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG
🔗 教程文檔：https://ultrarag.openbmb.cn/
🔗 開源數據集：https://modelscope.cn/datasets/UltraRAG/UltraRAG_Benchmark