This is the Windows app named UltraRAG whose latest release can be downloaded as UltraRAGv0.1.0sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named UltraRAG with OnWorks for free.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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UltraRAG
DESCRIPCIÓN
UltraRAG 2.0 is a low-code, MCP-enabled RAG framework that aims to lower the barrier to building complex retrieval pipelines for research and production. It provides end-to-end recipes—from encoding and indexing corpora to deploying retrievers and LLMs—so users can reproduce baselines and iterate rapidly. The toolkit comes with built-in support for popular RAG datasets, large corpora, and canonical baselines, plus documentation that walks from “quick start” to debugging and case analysis. It encourages pipeline composition via configuration, enabling researchers to swap retrievers, rerankers, and generators without heavy refactoring. Community posts highlight its focus on reducing engineering overhead so more effort goes to experimental design. Backed by the OpenBMB org, it is actively maintained with tutorials and updates.
Caracteristicas
- MCP-based, low-code pipeline assembly for RAG
- Built-in datasets, corpora, and baseline implementations
- Retriever encoding, indexing, deployment, and evaluation flows
- Swappable components for reranking and generation
- Tutorials from quick start to debugging and case studies
- Designed for fast reproduction and extension of research results
Lenguaje de programación
Python
Categorías
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/ultrarag.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
