OpenBMB/UltraRAG
A Low-Code MCP Framework for Building Complex and Innovative RAG Pipelines
UltraRAG – 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)을 위한 로우코드 프레임워크
개요 – UltraRAG는 몇 개의 YAML 파일만으로 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축, 디버깅, 배포할 수 있는 오픈소스 Python 기반 프레임워크입니다. Model Context Protocol (MCP) 을 따르며, 각 핵심 구성 요소(리트리버, 생성기, 지식베이스 매니저 등)를 MCP 클라이언트가 오케스트레이션할 수 있는 독립적인 MCP 서버로 취급합니다.
중요한 이유 – 기존 RAG 스택은 벡터 저장소, LLM 백엔드, 사용자 정의 로직을 연결하기 위해 많은 글루 코드가 필요했습니다. UltraRAG는 이러한 조각들을 재사용 가능한 플러그 앤 플레이 서버로 추상화하고, 캔버스 기반 파이프라인 빌더와 기본 YAML 구성을 동기화하는 비주얼 IDE를 제공합니다. 이를 통해 복잡한 제어 흐름(루프, 조건문)과 빠른 프로토타이핑이 연구자와 제품 팀 모두에게 접근 가능해집니다.
주요 기능
| 기능 | 제공 내용 |
|---|---|
| 로우코드 오케스트레이션 | 짧은 YAML 파일로 순차, 조건부 또는 루프 RAG 워크플로우를 정의할 수 있습니다. Python 보일러플레이트가 필요 없습니다. |
| 모듈형 MCP 서버 | 각 기능(예: 리트리버, LLM, 후처리기)은 독립적인 서버로 실행되며, 새로운 "Tool"을 등록하여 교체하거나 확장할 수 있습니다. |
| 통합 평가 | 내장된 벤치마크 스위트와 메트릭 관리를 통해 표준 RAG 평가를 실행하고 재현 가능한 결과를 비교할 수 있습니다. |
| 원클릭 UI | 설치 후 웹 UI(http://localhost:5050)가 자동으로 시작되어 캔버스 편집기, 실시간 디버깅, 파이프라인의 대화형 채팅 데모로의 즉시 변환을 제공합니다. |
| 멀티모달 지원 | 최근 릴리스에서 비전 기반 검색 및 기타 멀티모달 기능이 추가되었습니다. |
| Docker 및 uv 지원 | Docker 이미지(CPU/GPU) 또는 빠른 Python 패키지 매니저 uv를 통한 빠른 시작. 검색, 생성 등을 위한 선택적 확장 기능 포함. |
빠른 시작 (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!가 표시되면 설정이 성공한 것입니다. 동일한 단계는 제공된 Docker 이미지(GPU용 hdxin2002/ultrarag:latest, CPU용 …-base-cpu)에서도 작동합니다.
일반적인 사용 사례
- 연구 – 재현 가능한 RAG 실험을 실행하고, 표준 평가 코퍼스를 다운로드하며, 중간 검색/생성 결과를 시각화합니다.
- 제품 프로토타이핑 – 단일 명령으로 완전한 채팅 스타일 데모를 구축하고 UI를 통해 프롬프트나 검색 로직을 반복적으로 개선합니다.
- 엔터프라이즈 배포 – 온프레미스 또는 클라우드 호스팅 MCP 서버(예: Milvus 벡터 DB + vLLM LLM)를 오케스트레이션하고 최종 사용자를 위한 웹 UI를 노출합니다.
- 멀티모달 RAG – 비전 기반 RAG 확장(VisRAG)을 활용하여 이미지가 많은 문서를 처리합니다.
커뮤니티 및 리소스
- 문서 – https://ultrarag.openbmb.cn (시작하기, 데이터셋 가이드, 디버깅 팁)
- 데모 비디오 – 뉴스 섹션의 Bilibili 링크에서 단계별 설치 및 DeepResearch 파이프라인 생성을 보여줍니다.
- 채팅 그룹 – 실시간 도움을 위한 WeChat, Feishu, Discord 커뮤니티.
- 기여 – Fork → PR 워크플로우. 기여자는 동적 이미지 배지로 표시됩니다.
- 출판물 – ICLR/ACL의 여러 논문(VisRAG, RAG-DDR, RAGEval, DeepNote)이 프레임워크 배경 연구를 설명하며, AgentCPM-Report 모델이 Hugging Face에서 공개되었습니다.
TL;DR
UltraRAG는 검색 증강 생성 파이프라인을 구축하고 평가하기 위한 가볍고 로우코드인 프레임워크입니다. 각 구성 요소를 MCP 서버로 추상화하고, YAML로 복잡한 워크플로우를 스크립트할 수 있으며, 파이프라인을 바로 사용할 수 있는 채팅 애플리케이션으로 변환하는 비주얼 IDE를 포함합니다. uv 또는 Docker로 설치할 수 있습니다.
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