清華NLP開源RAG開箱即用框架，自動適配知識庫無需糾結模型選型

一個框架解決從數據到模型全流程難題

原標題：清華NLP開源RAG開箱即用框架，自動適配知識庫無需糾結模型選型
文章來源：量子位
內容字數：5091字

UltraRAG：簡化RAG系統構建的性框架

本文總結了清華大學THUNLP團隊聯合其他機構推出的UltraRAG框架，該框架旨在簡化檢索增強生成 (RAG) 系統的構建和優化過程。UltraRAG 突破了傳統RAG系統開發的復雜性，為用戶提供了從數據到模型的全流程管理，并集成了多種創新技術，顯著提升了RAG系統的效率和性能。

1. UltraRAG的核心優勢：極簡與高效

UltraRAG 的核心優勢在于其極簡的WebUI和一鍵式操作。即使沒有編程經驗的用戶，也能輕松完成模型的構建、訓練和評估。該框架內置多種預設工作流，用戶可根據需求選擇最優路徑，無需編寫繁瑣代碼。這極大降低了學習成本和開發周期，使RAG系統的構建變得高效便捷，如同從“單反相機”到“卡片機”的轉變。

2. 數據構建與模型微調的全面支持

UltraRAG 提供了從檢索模型到生成模型的全流程數據構建方案，支持基于用戶導入的知識庫自動生成訓練數據，顯著提升場景問答的效果和適配效率。在模型微調方面，UltraRAG 提供了完備的訓練腳本，支持Embedding模型訓練及LLM的DPO/SFT微調，幫助用戶構建更強大、更精準的模型。

3. 穩健的模型評估體系

UltraRAG 以自研的UltraRAG-Eval方法為核心，融合了多階段評估策略，顯著提升了模型評估的穩健性。它覆蓋從檢索模型到生成模型的多維評估指標，支持從整體到各環節的全面評估，確保模型性能在實際應用中得到充分驗證。

4. 內置一系列創新技術

UltraRAG 內置了一系列由THUNLP團隊自研的創新技術，例如：

1. UltraRAG-KBAlign：提升大語言模型自適應知識庫的能力，在多個實驗中超越GPT-4。
2. UltraRAG-Embedding：出色的中英文檢索能力，性能超過BGE-M3。
3. UltraRAG-Vis：純視覺RAG Pipeline，避免了文檔解析造成的信息丟失，性能提升顯著。
4. UltraRAG-Adaptive-Note：動態記憶管理和信息收集，提升復雜問答任務的解答質量。
5. UltraRAG-DDR：基于可微調數據獎勵優化RAG，性能提升7%以上。
6. UltraRAG-Eval：高效的RAG場景評測方案。

這些技術共同優化了RAG系統中的知識適配、任務適應和數據處理，提升了系統的智能性和高效性。

5. 模塊化設計與科研賦能

UltraRAG 的模塊化設計方便科研人員在多種場景下組合、快速迭代，助力科研探索與發展。它不僅是一個技術框架，更是一個科研人員和開發者的得力助手。

總之，UltraRAG 框架為RAG系統的構建提供了極簡高效的解決方案，其內置的創新技術和模塊化設計使其成為構建高性能RAG系統的理想選擇。 其GitHub地址為：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破