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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。 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。 其核心思路是： - 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。 UltraRAG传统的RAG，如：IRCoT，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。  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。  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。 UltraRAG实现高性能RAG可以将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。  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。  MCP成就高性能UltraRAG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。 UltraRAG 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，从而完成与底层实现的解耦。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。 https://github.c
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