OmniSearch：多模态智能检索与生成技术的全面升级

OmniSearch是一款由阿里巴巴通义实验室开发的多模态检索增强生成框架，具备灵活的自适应规划能力。它能够动态解析复杂问题，并根据检索结果及情境实时调整检索策略，从而模拟人类的思维方式，显著提高检索的效率与准确性。OmniSearch采用动态检索规划框架，通过递归检索与推理流程，逐步逼近问题的解决方案，极大地增强了多模态检索的灵活性和效果。

OmniSearch是什么

OmniSearch是阿里巴巴通义实验室推出的一款先进的多模态检索增强生成框架，具备出色的自适应规划能力。该系统能够动态拆解复杂问题，借助检索结果和问题的具体情境调整检索策略，模拟人类处理复杂问题的方式，从而提升检索的效率和准确性。OmniSearch通过引入动态检索规划框架，结合递归检索与推理的流程，逐步逼近问题解答，显著改善多模态检索的灵活性与效果。

OmniSearch的主要功能

• 自适应检索规划：根据问题解决的不同阶段和当前检索内容实时规划检索动作，模拟人类在解决复杂问题时的思维方式。
• 动态问题拆解：将复杂问题分解为多个子问题，为每个子问题制定具体的检索步骤和策略。
• 多模态信息处理：支持图像、文本及跨模态检索，能够有效处理包括文本和图像在内的多种信息。
• 迭代推理与检索：基于递归的检索与推理流程，根据当前的解答状态判断是否需要继续检索或提出新的子问题。
• 多模态特征交互：对检索得到的多模态特征进行有效交互，并根据不同模态的信息灵活调整检索策略。

OmniSearch的技术原理

• 规划代理（Planning Agent）：OmniSearch的规划代理负责逐步分解原始问题，并根据每个检索步骤的反馈决定下一步要解决的子问题及所需的检索工具。
• 检索器（Retriever）：执行实际的检索操作，依据规划代理的指示进行图像、文本或跨模态检索，并返回相关信息供规划代理进行分析。
• 子问题求解器（Sub-question Solver）：对检索到的内容进行总结和解答，支持多模态大语言模型或由规划代理本身执行。
• 动态检索规划：核心创新在于动态检索规划，模拟人类思考问题的方式，逐步接近最终解答。
• 递归检索与推理：基于递归式的检索与推理流程，提出子问题并获得初步答案后，根据当前的解答状态判断是否需继续检索。

OmniSearch的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Alibaba-NLP/OmniSearch
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.02937
• 在线体验Demo：https://modelscope.cn/studios/iic/OmniSearch/summary

OmniSearch的应用场景

• 智能客服系统：可集成至智能客服平台，理解用户的复杂查询并动态检索相关信息，提供更准确和个性化的服务。
• 教育和学习辅助：在教育领域，帮助学生和研究人员解答复杂问题，基于动态检索和推理提供深入的学术资料和解释。
• 医疗咨询和诊断：在医疗行业，辅助医生和患者进行症状分析、疾病诊断及治疗方案的检索，提供最新的医疗知识和研究成果。
• 新闻和信息聚合：应用于新闻聚合平台，基于多模态检索增强生成，为用户提供更丰富、更准确的新闻内容及背景信息。
• 企业知识管理：帮助企业员工快速检索内部文档、报告和数据，提高工作效率和决策质量。

常见问题

• OmniSearch的使用门槛高吗？：OmniSearch设计为用户友好，用户无需深入的技术背景即可使用。
• OmniSearch支持哪些类型的数据？：OmniSearch支持文本、图像及其他多模态数据的检索与处理。
• 如何集成OmniSearch到现有系统中？：用户可以通过提供的API和文档轻松将OmniSearch集成到现有的系统中。
• OmniSearch的检索效率如何？：得益于其动态检索规划和递归推理，OmniSearch在复杂问题处理上具有较高的检索效率和准确性。