OmniSearch：阿里巴巴多模态检索智能体，动态搜索解决方案

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引言

在前沿科技领域的探索中，阿里巴巴通义实验室创新推出了一款名为OmniSearch的多模态检索智能体。该智能体不仅引入了先进的多模态检索增强生成（mRAG）技术，还融入了o1式思考推理，能够模拟人类解决问题的思维方式，通过动态调整检索策略，提升了检索效率和内容生成的准确性。

OmniSearch的创新特性

OmniSearch的设计基于动态检索规划框架，旨在克服传统mRAG方法的局限性。传统mRAG通常依赖固定的检索策略，导致信息获取效率低下。而OmniSearch通过其自适应规划能力，将复杂问题逐步拆解，并在检索过程中根据反馈动态调整策略，有效提高了检索的精确度。

核心架构

1. 规划智能体（Planning Agent）：负责对复杂问题进行逐步拆解，并根据每个检索步骤的反馈来决定下一步的检索策略。

2. 检索器（Retriever）：执行实际检索任务，支持多模态检索，包括图像和文本。

3. 子问题求解器（Sub-question Solver）：对检索到的信息进行总结和解答，能够灵活集成不同规模的多模态大语言模型（MLLM）。

4. 迭代推理与检索：通过递归检索与推理流程，逐步接近问题的最终答案。

5. 反馈循环机制（Feedback Loop）：在每一步检索后，反思当前结果并调整下一步行动，以提高检索效率。

OmniSearch的性能评估

为了验证OmniSearch的能力，研究团队构建了全新的Dyn-VQA数据集，涵盖动态问题、多模态知识需求和多跳问题三种复杂类型。在这一数据集上，OmniSearch展现了显著的性能优势。

• 动态问题：OmniSearch在处理答案快速变化的问题时，准确率提升了近88%。
• 多模态知识：在需要结合图像和文本的复杂问题上，准确率提高了35%以上。
• 多跳推理：通过多次检索和动态规划，准确率提升了约35%。

模块化设计与可扩展性

OmniSearch的模块化设计允许灵活集成不同大小的MLLM，无论是开源模型还是闭源模型，都可以通过动态规划进行协作。这一特性使得OmniSearch能够根据任务需求选择最适合的模型，并在性能与计算成本之间实现平衡。

结语

OmniSearch的推出标志着多模态检索技术的重大突破。通过其动态检索规划框架，OmniSearch不仅提高了检索效率，还为复杂问题的解决提供了创新方法。未来，这一技术有望在各领域中发挥更大作用，为用户带来更智能的搜索体验。

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