清华NLP开源RAG开箱即用框架，自动适配知识库无需纠结模型选型

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UltraRAG团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程 ，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。 近日，针对以上痛点，清华大学THUNLP团队联合东北大学NEUIR、面壁智能及9#AISoft团队共同推出了UltraRAG框架 ，该框架革新了传统RAG系统的开发与配置方式，极大降低了学习成本和开发周期。 UltraRAG 不仅具备满足专业用户需求的“单反相机”级精细化配置能力，同时也提供类似“卡片机”的一键式便捷操作， 让RAG系统的构建变得极简且高效 。 更重要的是，相比复杂配置的Llamaindex等传统RAG框架， UltraRAG更加关注将模型适配到用户提供的知识库 ，有效避免在“模型选型”的反复纠结。 同时，其 模块化设计 又能为科研需求快速赋能，帮助研究者在多种场景下自由组合 ………………………………