OmniSearch是什么
OmniSearch是阿里巴巴通义实验室推出的多模态检索增强生成框架，具备自适应规划能力。OmniSearch能动态拆解复杂问题，根据检索结果和问题情境调整检索策略，模拟人类解决复杂问题的行为，提升检索效率和准确性。OmniSearch引入动态检索规划框架，基于递归检索与推理流程，逐步接近问题解答，显著提高多模态检索的灵活性和效果。
OmniSearch的主要功能
- 自适应检索规划：根据问题解决的阶段和当前检索内容实时规划每个检索动作，模拟人类在解决复杂问题时的行为方式。
- 动态问题拆解：将复杂问题分解为多个子问题，为每个子问题制定相应的检索步骤和策略。
- 多模态信息处理：支持图像检索、文本检索和跨模态检索，处理包括文本、图像在内的多模态信息。
- 迭代推理与检索：基于递归式的检索与推理流程，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，根据不同模态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，根据每个检索步骤的反馈决定下一步要解决的子问题和检索工具。
- 检索器（Retriever）：执行实际的检索操作，根据规划代理的指示进行图像检索、文本检索或跨模态检索，返回相关信息供规划代理分析。
- 子问题求解器（Sub-question Solver）：对检索到的内容进行总结和解答，包含任意多模态大语言模型，或是规划代理本身。
- 动态检索规划：核心创新在于动态检索规划，基于模拟人类思考问题的方式，逐步接近问题的最终解答。
- 递归检索与推理：基于递归式的检索与推理流程，每次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要继续检索。
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：集成到智能客服系统中，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：在医疗领域，辅助医生和患者进行症状分析、疾病诊断和治疗方案的检索，提供最新的医疗知识和研究。
- 新闻和信息聚合：用在新闻聚合平台，基于多模态检索增强生成，为用户提供更丰富、更准确的新闻内容和背景信息。
- 企业知识管理：在企业中，帮助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。
