UltraRAG：一款强大的 Retrieval-Augmented Generation 开源框架-优快云博客

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UltraRAG：一款强大的 Retrieval-Augmented Generation 开源框架

UltraRAG Build & Optimize your RAG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraRAG

项目介绍

UltraRAG 是由清华大学 THUNLP 组、东北大学 NEUIR 组、Modelbest.Inc 以及 9#AISoft 团队联合提出的一个开源框架。它基于敏捷部署和模块化构建，引入了自动化的“数据构建-模型微调-推理评估”知识适应技术体系。UltraRAG 提供了一站式、研究者和开发者友好的 RAG 系统解决方案，极大地简化了领域适应中从数据构建到模型微调的整个流程，帮助研究者和开发者高效地处理复杂任务。

项目技术分析

UltraRAG 框架采用了多种先进的技术，包括：

KBAlign：一种高效的自适应特定知识库的技术。
RAG-DDR：一种通过可微分数据奖励优化检索增强生成的技术。
RAGEval：一种针对不同场景的 RAG 评估数据集生成框架。

这些技术构成了 UltraRAG 的核心，使其在处理领域适应任务时表现出色。

项目及技术应用场景

UltraRAG 的设计目标是服务于广泛的领域适应场景，特别是那些需要结合大量知识和生成任务的应用。以下是一些典型的应用场景：

法律咨询：通过检索法律知识库，为用户提供精准的法律条文推荐。
专业书籍摘要生成：自动生成书籍摘要，帮助用户快速理解核心内容。
多模态文档处理：结合视觉信息，生成更丰富、更有深度的文档摘要。

项目特点

UltraRAG 拥有以下显著特点：

无代码编程 WebUI 支持：无需编程经验，用户即可轻松完成全链路设置和优化过程，包括多模态 RAG 解决方案 VisRAG。
一键式合成与微调：围绕 KBAlign、RAG-DDR 等专有方法，系统支持一键式数据构建+检索，并支持多种模型微调策略进行性能优化。
多维、多阶段稳健评估：使用 RAGEval 方法作为核心，采用多阶段评估方法，显著提高“模型评估”的稳健性。
研究友好的探索工作集成：包含 THUNLP-RAG 组的专有方法及其他前沿 RAG 方法，支持模块级别的持续探索和开发。

所有这些功能都可以通过 Web 前端快速实现。

性能评价

为了验证 UltraRAG 在垂直领域的应用效果，项目组以法律领域为例，收集了各种专业书籍，构建了一个包含 880,000 片段的知识库。基于一个相对全面的评估数据集，对 UltraRAG 进行了系统评估。结果显示，UltraRAG 在不同任务上均取得了显著的性能提升。

以下是部分评估结果：

| 端到端性能 | 法规预测 (3-2) ROUGE-L | | --------------- | -------------------------- | | VanillaRAG | 40.75 | | UltraRAG-DDR| 53.14 | | UltraRAG-KBAlign | 48.72 |

| 端到端性能 | 咨询 (3-8) ROUGE-L | | --------------- | ----------------------- | | VanillaRAG | 23.65 | | UltraRAG-Adaptive-Note | 24.62 | | VanillaRAG-finetune | 25.85 |

UltraRAG 的出色表现证明了其在领域适应任务中的强大能力和广泛的应用前景。