阿里通义发布多模态检索强化生成架构 —— OmniSearch

OmniSearch指的是什么

通义实验室研发的OmniSearch是一款具备自适应规划功能的多模态搜索增强生成系统。它能够对复杂的问题进行灵活拆解，并依据获取的信息及具体情境来优化其搜索策略，这一过程模仿了人类处理难题的方式，从而提高了搜索的速度和精确度。通过采用动态检索计划框架并利用递归式的搜素与推理步骤逐步逼近问题的答案，OmniSearch大幅提升了多模态搜索的应用灵活性及其成效。

OmniSearch的核心特性

• 智能搜索策略调整依据解决问题的不同阶段，并结合当下搜索的内容即时设计每次搜索步骤，模仿人在处理复杂难题时的操作模式。
• 分解动态难题把复杂的议题拆解成若干个小议题，并针对每一个小议题设计具体的搜索流程与方法。
• 多种类型数据的综合管理与分析提供图像搜索、文字搜索及多媒体搜索功能，能够管理和分析包含图片与文字等多种形式的信息。
• 递进推论及搜索依据迭代的搜索和推理解析步骤，依照现有的回答情况进行分析，确定是否需进一步探索信息或是构建设更多的细分问题。
• 多种形态特征的相互作用针对搜索获取的多种模式特征实施有效的互动，并依据各模式信息的特点机动地优化搜索方案。

OmniSearch的运作机制

• 计划代理人（Plan Executor）在OmniSearch中，规划代理的任务是将初始问题逐步细化，并依据每一步查询反馈来确定后续需要处理的具体子问题及选择相应的检索工具。
• 搜索组件（Seeker）依照规划代理的指导，实施具体的搜索任务，包括图像搜索、文本搜索或是多媒体融合搜索，并将获取的相关信息提供给规划代理以供其进一步解析。
• 子问题解答器（Sub-problem Resolver）：概括并回应检索到的信息，涵盖任何多功能大型语言模型或规划代理自身。
• 实时搜索策划该创新的关键点在于采用动态搜索策略来制定计划，这种方法模仿了人的思维过程，一步步地趋近于问题的答案。
• 递归搜索及逻辑推断通过采用迭代式的搜索和推理解过程，在每解决一个小问题并得到初始回答之后，会依据现有答复的情况来决定是否还需进一步进行信息查找。

OmniSearch项目的仓库位置

• Git代码库：访问阿里巴巴自然语言处理团队的OmniSearch项目仓库，请参阅 https://github.com/Alibaba-NLP/OmniSearch
• 关于arXiv的技术文章由于提供的原文内容为空，无法完成伪原创的改写任务。如果您提供具体的内容，我就能帮助您以不同的表述方式进行重述了。在论文库中有一篇文档，其在线地址为：https://arxiv.org/pdf/2411.02937，该链接指向了一项学术研究成果的PDF版本。
• 网上试用演示版本访问该链接可查看名为OmniSearch的项目概览页面，该项目托管在ModelScope平台上，具体路径为用户iic下的项目总结页。

OmniSearch的使用情境

• 智能化客户服务平台融入智能客户服务平台，解析用户复杂的询问需求，实时搜索相关数据信息，以实现更加精准与个性化服务的供给。
• 教育培训支持于教育行业之中，致力于为学子与科研工作者解析难题，并通过实时搜索及逻辑推断供应详尽的学习资源及其阐释。
• 健康咨询与疾病诊断于医疗卫生行业之中，协助医师与病患开展病症解析、病情鉴定及疗法探索的工作，并输送最为前沿的医学资讯与科研成果。
• 新闻与资讯整合应用于新闻整合服务平台，通过强化多模态搜索技术来提升内容生成的质量，向用户呈现更加详尽且精准的资讯及背景资料。
• 组织智能管控在公司里，通过协助员工迅速查找内部的文件、报表及资料，提升工作效能与决策水平。