OpenBMB/UltraRAG

UltraRAG – Retrieval-Augmented Generationのためのローコードフレームワーク

概要 – UltraRAGは、わずかなYAMLファイルだけでRAG（検索拡張生成）パイプラインを構築、デバッグ、デプロイできる、オープンソースでPythonベースのフレームワークです。これはModel Context Protocol (MCP) に準拠しており、各コアコンポーネント（レトリーバー、ジェネレーター、ナレッジベースマネージャーなど）を、MCPクライアントがオーケストレーションできる独立したMCPサーバーとして扱います。

重要な理由 – 従来のRAGスタックでは、ベクターストア、LLMバックエンド、カスタムロジックを接続するために多くのグルーコードが必要でした。UltraRAGはそれらの部品を再利用可能なプラグアンドプレイサーバーに抽象化し、キャンバスベースのパイプライン構築と基盤となるYAML設定を同期させるビジュアルIDEを提供します。これにより、複雑な制御フロー（ループ、条件分岐）と迅速なプロトタイピングが、研究者とプロダクトチームの両方にとって利用しやすくなります。

主なハイライト

機能	提供内容
ローコードオーケストレーション	短いYAMLファイルで、シーケンシャル、条件付き、またはループするRAGワークフローを定義できます。Pythonのボイラープレートは不要です。
モジュール式MCPサーバー	各機能（例：レトリーバー、LLM、ポストプロセッサー）は独立したサーバーとして実行され、新しい「ツール」を登録することで交換または拡張できます。
統合評価	組み込みのベンチマークスイートとメトリクス管理により、標準的なRAG評価を実行し、再現性のある結果を比較できます。
ワンクリックUI	インストール後、Web UI（http://localhost:5050）が自動的に起動し、キャンバスエディター、ライブデバッグ、パイプラインのインタラクティブなチャットデモへの即時変換を提供します。
マルチモーダル対応	最近のリリースでは、ビジョンベースの検索やその他のマルチモーダル機能が追加されています。
Dockerとuvのサポート	Dockerイメージ（CPU/GPU）または高速なPythonパッケージマネージャーuvによるクイックスタート。検索、生成などのためのオプションの拡張機能付き。

クイックスタート（Python/uv）

# Install uv (if needed)
pip install uv==0.12.0
# Clone and enter repo
git clone https://github.com/OpenBMB/UltraRAG.git --depth 1 && cd UltraRAG
# Install core + all extras (GPU wheels included)
uv sync --all-extras   # creates .venv and installs dependencies
source .venv/bin/activate
# Run a demo pipeline
ultrarag run examples/experiments/sayhello.yaml

Hello, UltraRAG v3!と表示されれば、セットアップが成功しています。同じ手順は、提供されているDockerイメージ（GPU用のhdxin2002/ultrarag:latest、CPU用の…-base-cpu）でも機能します。

代表的な使用例

研究 – 再現可能なRAG実験を実行し、標準評価コーパスをダウンロードし、中間の検索/生成結果を視覚化します。
プロダクトプロトタイピング – 1つのコマンドで完全なチャットスタイルのデモを構築し、UIを介してプロンプトや検索ロジックを反復的に改善できます。
エンタープライズ展開 – オンプレミスまたはクラウドホストのMCPサーバー（例：MilvusベクターDB + vLLM LLM）をオーケストレーションし、エンドユーザー向けのWeb UIを公開します。
マルチモーダルRAG – Vision-based RAG拡張機能（VisRAG）を活用して、画像を多く含むドキュメントを処理します。

コミュニティとリソース

ドキュメント – https://ultrarag.openbmb.cn （はじめに、データセットガイド、デバッグのヒント）
デモビデオ – ニュースセクションのBilibiliリンクでは、ステップバイステップのインストールとDeepResearchパイプラインの作成を紹介しています。
チャットグループ – リアルタイムのヘルプを提供するWeChat、Feishu、Discordコミュニティ。
貢献 – Fork → PRワークフロー。貢献者は動的な画像バッジで表示されます。
出版物 – ICLR/ACLのいくつかの論文（VisRAG、RAG-DDR、RAGEval、DeepNote）がこのフレームワークの背景にある研究を説明しており、AgentCPM-ReportモデルはHugging Faceでリリースされています。

TL;DR

UltraRAGは、Retrieval-Augmented Generationパイプラインを構築および評価するための軽量でローコードなフレームワークです。各コンポーネントをMCPサーバーとして抽象化し、YAMLで複雑なワークフローをスクリプト化でき、パイプラインをすぐに使えるチャットアプリケーションに変換するビジュアルIDEを同梱しています。インストールはuvまたはDockerで可能です。