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RAG2.0進(jìn)入“即插即用”時(shí)代!清華YAML+MCP讓復(fù)雜RAG秒變“樂高” 精華

發(fā)布于 2025-9-3 00:10
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檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)(RAG)正從早期“檢索+生成”的簡單拼接,走向融合自適應(yīng)知識組織、多輪推理、動(dòng)態(tài)檢索的復(fù)雜知識系統(tǒng)(典型代表如 DeepResearch、Search-o1)。

但這種復(fù)雜度的提升,使開發(fā)者在方法復(fù)現(xiàn)、快速迭代新想法時(shí),面臨著高昂的工程實(shí)現(xiàn)成本。

基于 Model Context Protocol (MCP) 架構(gòu)設(shè)計(jì)的 RAG 框架。這一設(shè)計(jì)讓科研人員只需編寫 YAML 文件,就可以直接聲明串行、循環(huán)、條件分支等復(fù)雜邏輯,從而以極低的代碼量快速實(shí)現(xiàn)多階段推理系統(tǒng)。

其核心思路是:

  • 組件化封裝:將 RAG 的核心組件封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的獨(dú)立 MCP Server
  • 靈活調(diào)用與擴(kuò)展:提供函數(shù)級 Tool 接口,支持功能的靈活調(diào)用與擴(kuò)展;
  • 輕量流程編排:借助MCP Client,建立自上而下的簡潔化鏈路搭建;

與傳統(tǒng)框架相比,UltraRAG 2.0 顯著降低了復(fù)雜 RAG 系統(tǒng)的技術(shù)門檻與學(xué)習(xí)成本,讓研究者能夠?qū)⒏嗑ν度氲?strong>實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與算法創(chuàng)新上,而不是陷入冗長的工程實(shí)現(xiàn)。

UltraRAG

傳統(tǒng)的RAG,如:IRCoT,依賴基于模型生成的 CoT 進(jìn)行多輪檢索直至產(chǎn)出最終答案,整體流程相當(dāng)復(fù)雜。

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僅 Pipeline 部分就需要近 900 行手寫邏輯;即便使用標(biāo)桿級 RAG 框架(如 FlashRAG),也仍需 超過 110 行代碼。相比之下,UltraRAG 2.0 只需約 50 行代碼 即可完成同等功能。更值得強(qiáng)調(diào)的是,其中約一半還是用于編排的 Yaml 偽代碼,這大幅降低了開發(fā)門檻與實(shí)現(xiàn)成本。

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可以看到,F(xiàn)lashRAG 的實(shí)現(xiàn)仍然需要較長的控制邏輯,涉及顯式的循環(huán)、條件判斷與狀態(tài)更新。而在 UltraRAG 2.0 中,這些邏輯僅需 幾行 Pipeline YAML 配置 即可表達(dá),分支與循環(huán)均以簡潔的聲明方式完成,避免了繁瑣的手動(dòng)編碼。

UltraRAG實(shí)現(xiàn)高性能RAG

可以將 Retriever、Generation、Router 等模塊通過 YAML 串聯(lián),構(gòu)建了一個(gè)同時(shí)具備循環(huán)與條件分支的推理流程,實(shí)現(xiàn)了 Plan 生成 → 知識整理 → 子問題生成等關(guān)鍵步驟,而這一切僅需 不到 100 行代碼

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在性能上,該系統(tǒng)在復(fù)雜多跳問題上,相較 Vanilla RAG **性能提升約 12%**,充分驗(yàn)證了 UltraRAG 2.0 在快速構(gòu)建復(fù)雜推理系統(tǒng)方面的潛力。

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MCP成就高性能UltraRAG

在不同的 RAG 系統(tǒng)中,檢索、生成等核心能力在功能上具有高度相似性,但由于開發(fā)者實(shí)現(xiàn)策略各異,模塊之間往往缺乏統(tǒng)一接口,難以跨項(xiàng)目復(fù)用。Model Context Protocol (MCP) 作為一種開放協(xié)議,規(guī)范了為大型語言模型(LLMs)提供上下文的標(biāo)準(zhǔn)方式,并采用 Client–Server 架構(gòu),使得遵循該協(xié)議開發(fā)的 Server 組件可以在不同系統(tǒng)間無縫復(fù)用。

UltraRAG 基于 MCP 架構(gòu),將 RAG 系統(tǒng)中的檢索、生成、評測等核心功能抽象并封裝為相互獨(dú)立的 MCP Server,并通過標(biāo)準(zhǔn)化的 函數(shù)級 Tool 接口 實(shí)現(xiàn)調(diào)用。這一設(shè)計(jì)既保證了模塊功能擴(kuò)展的靈活性,又允許新模塊以“熱插拔”的方式接入,無需對全局代碼進(jìn)行侵入式修改。

在科研場景中,這種架構(gòu)讓研究者能夠以極低的代碼量快速適配新的模型或算法,同時(shí)保持整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性與一致性。

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UltraRAG之所以能夠在 低代碼 條件下支持復(fù)雜系統(tǒng)的構(gòu)建,核心在于其底層對多結(jié)構(gòu) Pipeline 流程控制 的原生支持。無論是 串行、循環(huán)還是條件分支,所有控制邏輯均可在 YAML 層完成定義與調(diào)度,覆蓋復(fù)雜推理任務(wù)所需的多種流程表達(dá)方式。

在實(shí)際運(yùn)行中,推理流程的調(diào)度由內(nèi)置 Client 執(zhí)行,其邏輯完全由用戶編寫的外部 Pipeline YAML 腳本 描述,從而完成與底層實(shí)現(xiàn)的解耦。開發(fā)者可以像使用編程語言關(guān)鍵字一樣調(diào)用 loop、step 等指令,以聲明式方式快速構(gòu)建多階段推理流程。

??https://github.com/OpenBMB/UltraRAG/tree/main??

本文轉(zhuǎn)載自??CourseAI??,作者:CourseAI


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已于2025-9-3 00:10:00修改
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