UltraRAG 2.0是基于MCP架构的RAG框架，通过YAML声明式配置实现复杂逻辑，仅需传统框架5%代码量。它提供组件化封装、灵活扩展和轻量流程编排，支持多阶段推理系统，在复杂多跳问题上性能提升约12%。该框架显著降低开发门槛，让研究者专注于算法创新，适用于智能客服、教育辅导等多种场景。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

检索增强生成系统（RAG）正从早期“检索+生成”的简单拼接，走向融合自适应知识组织、多轮推理、动态检索的复杂知识系统（典型代表如 DeepResearch、Search-o1）。

但这种复杂度的提升，使开发者在方法复现、快速迭代新想法时，面临着高昂的工程实现成本。

为了解决这一痛点，清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB 与 AI9Stars 联合推出 UltraRAG 2.0 （UR-2.0）： 首个基于 Model Context Protocol (MCP) 架构设计的 RAG 框架。

这一设计让科研人员只需编写 YAML 文件，就可以直接声明串行、循环、条件分支等复杂逻辑，从而以极低的代码量快速实现多阶段推理系统。

UltraRAG 2.0 亮点一览

组件化封装：将 RAG 的核心组件封装为标准化的独立 MCP Server；

灵活调用与扩展：提供函数级 Tool 接口，支持功能的灵活调用与扩展；

轻量流程编排：借助 MCP Client，建立自上而下的简洁化链路搭建；与传统框架相比，UltraRAG 2.0 显著降低了复杂 RAG 系统的技术门槛与学习成本，让研究者能够将更多精力投入到实验设计与算法创新上，而不是陷入冗长的工程实现。

化繁为简，仅 5% 代码实现低门槛复现

「简」的价值，在实践中尤为直观。以 IRCoT（https://arxiv.org/abs/2212.10509）这一经典方法为例，它依赖基于模型生成的 CoT 进行多轮检索直至产出最终答案，整体流程相当复杂。

IRCoT 流程图

在官方实现中，仅 Pipeline 部分就需要近 900 行手写逻辑；即便使用标杆级 RAG 框架（如 FlashRAG），也仍需超过 110 行代码。相比之下，UltraRAG 2.0 只需约 50 行代码即可完成同等功能。

更值得强调的是，其中约一半还是用于编排的 Yaml 伪代码，这大幅降低了开发门槛与实现成本。

不同框架实现 IRCoT 的代码规模与结构差异

以下展示了不同框架在相同功能实现上的差异。可以看到，FlashRAG 的实现仍然需要较长的控制逻辑，涉及显式的循环、条件判断与状态更新。

而在 UltraRAG 2.0 中，这些逻辑仅需几行 Pipeline YAML 配置即可表达，分支与循环均以简洁的声明方式完成，避免了繁琐的手动编码。

FlashRAG 与 UltraRAG 的代码实现对比

FlashRAG

UltraRAG

简而不凡，数十行代码实现高性能 RAG 系统

对 UltraRAG 2.0 而言，「简」并不意味着功能受限。借助 MCP 架构与灵活的 YAML 流程定义，UltraRAG 2.0 为科研人员提供了一个高性能、可扩展的实验平台。

研究者可以在极短时间内搭建出类似 DeepResearch 的多阶段推理系统，支持 动态检索、条件判断、多轮交互 等高级能力。

在示例中，我们将 Retriever、Generation、Router 等模块通过 YAML 串联，构建了一个同时具备循环与条件分支的推理流程，实现了 Plan 生成 → 知识整理 → 子问题生成 等关键步骤，而这一切仅需 不到 100 行代码。

示例系统流程图

在性能上，该系统在复杂多跳问题上，相较 Vanilla RAG 性能提升约 12%，充分验证了 UltraRAG 2.0 在快速构建复杂推理系统方面的潜力。

766eb8042c9.jpeg)

UltraRAG 2.0 让复杂推理系统的构建真正做到 低代码、高性能、可落地。用户不仅能在科研任务中获得性能提升，也能够在行业应用中快速落地，例如智能客服、教育辅导、医疗问答等典型场景，输出更可靠的知识增强答案。

MCP 架构与原生流程控制

在不同的 RAG 系统中，检索、生成等核心能力在功能上具有高度相似性，但由于开发者实现策略各异，模块之间往往缺乏统一接口，难以跨项目复用。

Model Context Protocol (MCP) 作为一种开放协议，规范了为大型语言模型（LLMs）提供上下文的标准方式，并采用 Client–Server 架构，使得遵循该协议开发的 Server 组件可以在不同系统间无缝复用。

受此启发，UltraRAG 2.0 基于 MCP 架构，将 RAG 系统中的检索、生成、评测等核心功能抽象并封装为相互独立的 MCP Server，并通过标准化的函数级 Tool 接口实现调用。

这一设计既保证了模块功能扩展的灵活性，又允许新模块以“热插拔”的方式接入，无需对全局代码进行侵入式修改。在科研场景中，这种架构让研究者能够以极低的代码量快速适配新的模型或算法，同时保持整体系统的稳定性与一致性。

UltraRAG 2.0 框架示意图

复杂 RAG 推理框架的开发具有显著挑战，而 UltraRAG 2.0 之所以能够在低代码条件下支持复杂系统的构建，核心在于其底层对多结构 Pipeline 流程控制的原生支持。

无论是串行、循环还是条件分支，所有控制逻辑均可在 YAML 层完成定义与调度，覆盖复杂推理任务所需的多种流程表达方式。

在实际运行中，推理流程的调度由内置 Client 执行，其逻辑完全由用户编写的外部 Pipeline YAML 脚本描述，从而实现与底层实现的解耦。

开发者可以像使用编程语言关键字一样调用 loop、step 等指令，以声明式方式快速构建多阶段推理流程。

通过将 MCP 架构 与 原生流程控制深度融合，UltraRAG 2.0 让复杂 RAG 系统的搭建像 “编排流程” 一样自然高效。

此外，框架内置 17 个主流 benchmark 任务与多种高质量 baseline，配合统一的评测体系与知识库支持，进一步提升了系统开发的效率与实验的可复现性。

相关链接：

• GitHub：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

• 项目主页：https://openbmb.github.io/UltraRAG

• 教程文档：https://ultrarag.openbmb.cn

• GitHub：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

• 项目主页：https://openbmb.github.io/UltraRAG

• 教程文档：https://ultrarag.openbmb.cn

• 开源数据集：https://huggingface.co/datasets/UltraRAG/UltraRAG_Benchmark
  读者福利：倘若大家对大模型感兴趣，那么这套大模型学习资料一定对你有用。

针对0基础小白：

如果你是零基础小白，快速入门大模型是可行的。
大模型学习流程较短，学习内容全面，需要理论与实践结合
学习计划和方向能根据资料进行归纳总结

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一，跟着老师的思路，由浅入深，从理论到实操，其实大模型并不难。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓