What is UltraRAG ?
UltraRAG 2.0 (UR-2.0) 是首個圍繞創新 Model Context Protocol (MCP) 架構設計的低程式碼 RAG 框架。它直接解決了研究人員在開發複雜的多階段 Retrieval-Augmented Generation 系統時所面臨的高昂工程成本和技術碎片化問題。透過將核心 RAG 元件轉化為標準化、可重複使用的服務，UR-2.0 提供了一個高效的建模環境，顯著降低了建構複雜管線的門檻，並確保了高度的實驗重現性。
主要特色
UltraRAG 2.0 從根本上改變了您設計和部署 RAG 系統的方式，將重心從樣板程式碼轉移到演算法創新。
🚀 宣告式低程式碼管線編排
您無需撰寫冗長的程序式程式碼，而是使用簡潔的 YAML 檔案來定義複雜的推論邏輯。該框架原生支援進階的控制流結構—包括 依序步驟、迴圈和條件分支—讓研究人員只需數十行配置即可實作複雜的迭代式 RAG 系統 (例如 Search-o1)，大幅縮短開發時間。
🔧 基於 MCP 的元件模組化
核心 RAG 功能 (例如 Retriever、Generator 等) 被封裝為獨立、標準化的 MCP Servers。這種架構確保了完全的解耦，意味著模組可以在不同的專案中真正地重複使用。新功能透過函式級別的 Tool 介面公開，讓開發人員無需對核心系統進行侵入性更改，即可添加新功能或自訂現有伺服器。
🕹️ 透過 Client 進行集中式流程排程
MCP Client 作為中央流程排程器，解析您的宣告式 YAML Pipeline，並協調各個 Servers 之間 Tools 的執行順序和呼叫。這種將控制邏輯 (Client) 與功能模組 (Server) 清晰分離的設計，提升了系統穩定性，簡化了除錯過程，並加速了新研究構想的快速原型開發。
📊 整合式統一評估生態系統
UltraRAG 2.0 擁有標準化的評估管線和指標管理系統。它 開箱即用地支援 17 個主流科學研究基準，並整合了高品質的基準實作 (例如 Vanilla RAG、IRCoT 和 Search-o1)。這個統一的系統確保了系統性的比較，提高了實驗效率，並保證了高度的結果重現性。
應用情境
UltraRAG 2.0 專為加速進階 RAG 方法論的研究與開發而設計。
快速實作迭代式 RAG 模型： 如果您正在開發一個需要根據中間生成結果進行動態檢索的多步驟推理系統，您可以使用 YAML pipeline 中原生的迴圈和條件分支結構。這讓您能夠快速重現、修改和測試複雜的迭代演算法 (例如 Search-o1 或 IterRetGen)，無需傳統上所需的繁重工程負擔。
系統性地基準測試新演算法： 利用內建對 17 個基準測試和整合基線的支援，立即將新穎的檢索演算法或生成模型與當前的頂尖技術進行比較。統一的評估框架確保了您的結果一致、可驗證，並可供發表或內部審查。
輕鬆擴展系統功能： 需要整合一個專業的外部搜尋引擎、新的向量資料庫，或自訂的前處理步驟嗎？由於所有元件都封裝為獨立的 Servers，您可以輕鬆地將自訂或外部 MCP Servers 整合到您的 pipeline 中，擴展框架的功能，而無需修改現有的核心 RAG 邏輯。
獨特優勢
儘管許多框架提供 RAG 元件鏈接，UltraRAG 2.0 的基礎架構提供了對進階科學研究至關重要的獨特結構優勢。
原生支援複雜推理： 傳統的 RAG 框架通常依賴簡單的序列鏈接，難以表示複雜的推論模式。UR-2.0 原生支援直接在 YAML 中定義的 程式語言級別的流程控制 (迴圈、步驟、條件邏輯)，使其成為建構自適應、多跳和動態 RAG 系統的理想平台。
透過 MCP 實現解耦、標準化的元件： Model Context Protocol (MCP) 確保每個核心元件都是一個獨立、標準化的 Server。這解決了開源實作中模組緊密耦合且難以重複使用的常見問題。透過 UR-2.0，您可以實現真正的「熱插拔」功能，讓研究人員能夠專注於演算法創新，而非依賴管理。
保證實驗重現性： 透過整合標準化資料集、提供高品質且維護良好的基準腳本，以及運用統一的評估系統，UR-2.0 確保您的實驗結果不僅易於獲得，而且具有高度重現性，這在學術和工業研究中是一個關鍵因素。
結論
UltraRAG 2.0 是研究人員從簡單 RAG 實作過渡到複雜、自適應知識系統的權威框架。透過利用 MCP 架構和宣告式管線控制，它大幅降低了工程開銷，讓您能夠將資源投入到實驗設計和演算法突破中。
More information on UltraRAG
Launched
2021-09
Pricing Model
Free
Starting Price
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Source: Similarweb (Oct 23, 2025)
UltraRAG was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-23.
