UltraRAG 3.0是由清华大学等机构联合开发的RAG系统，专为解决RAG落地难题而设计。它提供三大核心能力：从逻辑到原型的快速开发、端到端白盒透明可视化推理链路、内置智能开发助手降低门槛。通过"Show Thinking"面板实现推理流程像素级可视化，帮助开发者实时监控复杂循环、分支和工具调用，秒级定位问题根源，大幅缩短迭代周期，让RAG开发告别"黑箱"。

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https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

“验证一个算法原型只需一周，但把它做成可落地系统可能要几个月。”

UltraRAG 3.0发布&开源：拒绝“盲盒”开发，让每一行推理逻辑都清晰可见

由清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB、ModelBest、AI9Stars 联合发布的 UltraRAG 3.0，正是为解决RAG落地难而生。它面向研究者与工业实践者，以开发者为中心，提供三大核心能力：

• 从逻辑到原型，一步到位——让算法工程师只关心算法 真正的“所见即所得” Pipeline Builder，自动完成繁琐的 UI 集成；只需专注逻辑编排，静态代码秒变可交互 Demo 系统。
• 端到端白盒透明，推理链路像素级可视化 透明推理检视界面，把模型在长链条复杂任务中的每一次循环、分支、决策都摊开来给你看。
• 内置智能开发助手——你的交互式研发向导 框架感知的 AI 助手，支持用自然语言生成 Pipeline、优化 Prompt，大幅降低上手门槛。

拒绝“黑盒”：让复杂的 RAG 推理全程可见

当 RAG 系统从单次检索进化到多轮动态决策，推理链动辄横跨上百步。若中间状态不可见，调试就只能靠“盲猜—重跑”的恶性循环。

UltraRAG 3.0 重新定义了 Chat 界面——它不仅是用户提问的入口，更是逻辑验证的窗口。对开发者而言，“结果是什么”远不如“结果如何产生”重要。

通过“Show Thinking”面板，UltraRAG 以像素级精度实时可视化整条推理流程：复杂循环、分支、具体工具调用，所有中间状态均以结构化形式流式呈现。即便是 DeepResearch 这类长程任务，开发者也能实时盯盘，彻底告别“黑箱等待”。

一旦出现 bad case，无需翻后台日志。开发者可直接在界面对比检索证据切片与最终答案，秒级定位问题是数据噪声还是模型幻觉，迭代周期大幅缩短。

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