UltraRAG 2.0 技术架构创新 - 基于 Model Context Protocol (MCP) 架构设计，通过组件化封装将 RAG 核心功能标准化为独立 MCP Server，支持函数级 Tool 接口灵活调用与扩展 [2][3][24] - 采用 Client-Server 架构实现模块间无缝复用，新模块可通过"热插拔"方式接入，避免对全局代码的侵入式修改 [23][24] - 原生支持多结构 Pipeline 流程控制（串行/循环/条件分支），所有控制逻辑通过 YAML 配置实现，大幅降低工程复杂度 [26] 开发效率提升表现 - 实现经典多轮检索方法 IRCoT 仅需约 50 行代码，较官方近 900 行实现减少 94% 代码量，较标杆框架 FlashRAG 的 110 行减少 55% 代码量 [6][8] - 其中约 50% 代码为 YAML 伪代码，显著降低开发门槛与实现成本 [6] - 构建具备动态检索、条件判断和多轮交互的多阶段推理系统仅需不到 100 行代码 [12] 系统性能验证 - 在复杂多跳问题上相较 Vanilla RAG 性能提升约 12% [14] - 内置 17 个主流 benchmark 任务与多种高质量 baseline，提供统一评测体系与知识库支持 [26] - 支持智能客服、教育辅导、医疗问答等典型应用场景，输出更可靠的知识增强答案 [22] 生态资源支持 - 提供完整开源生态：GitHub 项目仓库、Hugging Face 开源数据集、项目主页及详细教程文档 [3][29] - 支持研究者快速适配新模型算法，保持系统稳定性与一致性 [24]