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# 代码集成

通过 **ToolCall** 和 **PipelineCall** 两种方式，你可以在本地代码中直接调用 UltraRAG 的能力。

## ToolCall

当你只需要 UltraRAG 的某个功能（例如数据加载、编码、检索等），不需要运行完整 Pipeline 时，可通过 `ToolCall` 以函数方式进行调用。

<Tip>`ToolCall` 需要先使用 `initialize` 指定要启用的 Server。</Tip>
<Tip>`server_root` 推荐使用绝对路径，例如 `/home/user/project/UltraRAG/servers`。</Tip>

```python script/api_usage_example.py theme={null}
from ultrarag.api import initialize, ToolCall


initialize(["benchmark"], server_root="servers") 

benchmark_param_dict = {
    "key_map":{
      "gt_ls": "golden_answers",
      "q_ls": "question"
    },
    "limit": -1,
    "seed": 42,
    "name": "nq",
    "path": "data/sample_nq_10.jsonl",
    
}
benchmark = ToolCall.benchmark.get_data(benchmark_param_dict)

```

<Note>使用方式与普通 Python 函数一致，按需传入对应参数即可。</Note>

```python script/api_usage_example.py theme={null}
from ultrarag.api import initialize, ToolCall


initialize(["benchmark", "retriever"], server_root="servers") 

benchmark_param_dict = {
    "key_map":{
      "gt_ls": "golden_answers",
      "q_ls": "question"
    },
    "limit": -1,
    "seed": 42,
    "name": "nq",
    "path": "data/sample_nq_10.jsonl",
    
}
benchmark = ToolCall.benchmark.get_data(benchmark_param_dict)

query_list = benchmark['q_ls']


retriever_init_param_dict = {
    "model_name_or_path": "Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B",
}

ToolCall.retriever.retriever_init(
    **retriever_init_param_dict
)

result = ToolCall.retriever.retriever_search(
    query_list=query_list,
    top_k=5,
)

retrieve_passages = result['ret_psg']

```

<Note>只需传入你希望修改的参数，其他参数会自动从 Server 的默认参数文件补全。</Note>

## PipelineCall

如果你希望在本地直接运行一整个 UltraRAG Pipeline，并获得全部步骤的执行结果，可以使用 `PipelineCall`。

<Note>你需要先通过 UltraRAG 的 `build` 功能生成对应 Pipeline 的 `pipeline_parameter.yaml` 与参数文件。</Note>

```python script/api_usage_example.py theme={null}
from ultrarag.api import PipelineCall

result = PipelineCall(
    pipeline_file="examples/rag_deploy.yaml",
    parameter_file="examples/parameter/rag_deploy_parameter.yaml",
)

final_step_result = result['final_result']
all_steps_result = result['all_results']

```

<Note>`final_result` 为 Pipeline 最后一个步骤的运行结果，`all_steps_result` 则包含所有步骤的运行结果。</Note>