論文の概要: UltraRAG: A Modular and Automated Toolkit for Adaptive Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08761v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 03:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-27 11:45:30.542528
• Title: UltraRAG: A Modular and Automated Toolkit for Adaptive Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: UltraRAG: 適応型検索拡張生成用モジュールおよび自動化ツールキット
• Authors: Yuxuan Chen, Dewen Guo, Sen Mei, Xinze Li, Hao Chen, Yishan Li, Yixuan Wang, Chaoyue Tang, Ruobing Wang, Dingjun Wu, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Shi Yu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、下流タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させる。 既存のRAGツールキットは、特定のアプリケーションシナリオに適した知識適応をサポートしていない。 ワークフロー全体を通して知識適応を自動化するRAGツールキットであるUltraRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.79921229760332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) significantly enhances the performance of large language models (LLMs) in downstream tasks by integrating external knowledge. To facilitate researchers in deploying RAG systems, various RAG toolkits have been introduced. However, many existing RAG toolkits lack support for knowledge adaptation tailored to specific application scenarios. To address this limitation, we propose UltraRAG, a RAG toolkit that automates knowledge adaptation throughout the entire workflow, from data construction and training to evaluation, while ensuring ease of use. UltraRAG features a user-friendly WebUI that streamlines the RAG process, allowing users to build and optimize systems without coding expertise. It supports multimodal input and provides comprehensive tools for managing the knowledge base. With its highly modular architecture, UltraRAG delivers an end-to-end development solution, enabling seamless knowledge adaptation across diverse user scenarios. The code, demonstration videos, and installable package for UltraRAG are publicly available at https://github.com/OpenBMB/UltraRAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を統合することにより、下流タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させる。 RAGシステムのデプロイを容易にするために、様々なRAGツールキットが導入されている。 しかし、既存のRAGツールキットの多くは、特定のアプリケーションシナリオに適した知識適応をサポートしていない。 この制限に対処するために,データ構築からトレーニング,評価に至るまで,ワークフロー全体の知識適応を自動化するためのRAGツールキットであるUltraRAGを提案する。 UltraRAGはユーザフレンドリーなWebUIを備えており、RAGプロセスを合理化している。 マルチモーダル入力をサポートし、知識ベースを管理するための包括的なツールを提供する。 高度にモジュール化されたアーキテクチャにより、UltraRAGはエンド・ツー・エンドの開発ソリューションを提供し、多様なユーザ・シナリオにまたがるシームレスな知識適応を可能にします。 UltraRAGのコード、デモビデオ、インストール可能なパッケージはhttps://github.com/OpenBMB/UltraRAGで公開されている。

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