ultrarag 由清华大学 thunlp 实验室、东北大学 neuir 实验室、openbmb 与 ai9stars 联合研发，是业界首个基于 model context protocol (mcp) 架构的 rag 框架。开发者仅需通过编写 yaml 配置文件，即可灵活定义串行、循环及条件分支等流程逻辑，以极简代码实现多阶段推理与检索生成系统的构建。
UltraRAG 2.0 框架示意图：
近日，UltraRAG 正式发布 2.1 版本，围绕三大核心方向实现关键升级：原生多模态能力支持、知识接入与语料构建自动化、以及统一的 RAG 构建与评估工作流：
- 原生多模态支持：全面整合 Retriever、Generation 与 Evaluation 模块，原生支持多模态内容的检索与生成；新增 VisRAG Pipeline，打通从本地 PDF 文档建库到多模态信息检索与文本生成的全流程闭环。
- 知识接入与语料构建自动化：支持多种格式文档的自动解析与智能分块建库，深度集成 MinerU 工具，助力用户快速搭建个性化知识库。
- 统一构建与评估的 RAG 工作流：兼容主流检索与生成推理引擎，提供标准化评估体系，支持全链路可视化分析，实现从模型调用、结果生成到效果验证的一体化流程。
? 代码仓库：https://www.php.cn/link/4e9d4f159d588700cf812f18d9920017
? 教程文档：https://www.php.cn/link/d09e36d133b110d0c3c072c56bed7a10
? 开源数据集：https://www.php.cn/link/812bd578410a8061543c13b369b7befe
源码地址：点击下载
