UltimateRAG 是一个开源项目，旨在将 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的发展分为五个阶段，从简单的演示版本逐步演进到企业级或科研级系统。这个项目的目标是提供一种结构化的方法来理解和开发 RAG 系统，而不是简单地堆砌功能或进行概念展示。

五个阶段的设计思路

  1. Stage 1：Naive RAG

    • 最小可用闭环：文档 → 分块 → 向量检索 → 问答
    • 解决“到底在跑什么”的问题

  2. Stage 2：Advanced RAG

    • 语义分块、混合检索、重排序、路由
    • 解决“为什么效果不稳定”的问题

  3. Stage 3：Agentic RAG

    • 多步推理、工具调用、自反思
    • 解决“复杂问题怎么拆解”的问题

  4. Stage 4：GraphRAG / Fine-tuning

    • 结构化知识、关系推理、模型适配
    • 开始接近科研与复杂业务场景

  5. Stage 5：RAGOps

    • 评测、回归、监控、持续优化
    • 面向长期运行的系统

每个阶段都是可运行、可单独理解、可继续扩展的。

项目定位

UltimateRAG 更像是一条学习与工程并行的路线图，用户可以只停留在某一阶段，也可以沿着路线一直往下走。所有代码都围绕“为什么这样设计”展开，帮助开发者真正理解 RAG 的演进逻辑。

项目价值

如果你正在做或准备做 RAG，并且有工程背景，不满足于复制 Demo，想真正理解 RAG 的演进逻辑，那么这个项目可能对你有价值。

如何参与

如果你认可这个方向，可以通过给项目一个 Star、提 Issue / PR 或是讨论下一阶段的设计来参与这个项目。

项目地址

可以通过以下链接访问 UltimateRAG 项目：
UltimateRAG GitHub 仓库

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