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帮助用户用低代码方式搭建复杂创新的 RAG 检索增强生成流程
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"UltraRAG" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 UltraRAG 设计一个低代码 RAG 流水线：接入产品手册、FAQ 和工单文档，完成文档切分、向量检索、重排和答案生成，并说明每个节点的作用。
一套清晰的 RAG 流水线设计方案，包含节点配置步骤与整体数据流说明。
我已经有一个基础 RAG 流程，请用 UltraRAG 给出优化方案：提升召回率与回答准确性，比较不同检索、重排和提示词策略，并建议如何做实验评估。
一份可执行的优化建议，包含策略对比、实验思路和评估指标建议。
请基于 UltraRAG 规划一个多阶段 RAG 应用原型：先做意图识别，再路由到不同知识源，最后汇总生成答案，并给出低代码实现步骤。
一个多阶段 RAG 原型方案，说明模块划分、路由逻辑和落地搭建步骤。
将非结构化文档转为可检索知识库，并通过 MCP 提供检索能力给 AI 代理调用。
帮助用户快速搭建本地 RAG 服务，实现私有知识检索与问答集成。
为开发者提供本地优先的代码与技术文档智能检索和私密问答能力
基于本地向量库存储与语义检索文本，实现对话式记忆和信息召回。
帮助用户检索本地 Markdown 文档并返回完整原文内容
帮助团队搭建企业级 Agentic RAG 智能体，完成检索、记忆与工具调用全链路实现