UltraRAG

活跃

GitHub Python Apache-2.0

简介

UltraRAG 是一个低代码的 MCP 框架，用于构建复杂和创新的 RAG 管道。通过可视化界面和 MCP 协议集成，开发者可以快速搭建从数据摄取、分块、检索到生成的完整 RAG 系统。

💡 快速搭建端到端 RAG 系统：数据摄取、分块、检索到生成

💡 RAG 研究实验：标准化评估工作流和基准对比

💡 构建交互式 RAG 原型：Pipeline 逻辑一键转换为对话 Web UI

💡 知识库问答系统：构建自定义知识库进行文档问答

git clone https://github.com/OpenBMB/UltraRAG.git --depth 1 && cd UltraRAG && pip install uv && uv sync

Unstract 是一个由 LLM 驱动的非结构化数据提取平台，专为 API 部署和 ETL 管道工作流而设计。支持从文档、PDF、图片等非结构化数据源中智能提取结构化信息，构建自动化数据处理管道。

Instill Core 是一个全栈 AI 基础设施平台，提供数据管理、模型编排和管道自动化。通过可视化管道编辑器，开发者可以快速构建从数据摄取、模型推理到结果输出的端到端 AI 工作流。

Ouroboros 是一个规范驱动的多智能体开发框架，从传统的提示词工程转向规范驱动开发模式，支持多 Agent 协作、MCP 工具集成和自动化工作流编排，适用于高质量 Agent 系统构建。

开源 RAG 平台，内置引用追踪、深度研究、22 种文件格式支持、分区管理和 MCP 服务器等功能。