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功能：OmniSearch 能够动态拆解复杂问题，根据检索结果和问题情境调整检索策略。
技术：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。
资源：提供了 GitHub 仓库和在线体验 Demo，方便用户深入了解和使用。
正文（附运行示例）
OmniSearch 是什么
OmniSearch 是阿里巴巴通义实验室推出的一款多模态检索增强生成框架，具备自适应规划能力。OmniSearch 能够动态拆解复杂问题，根据检索结果和问题情境调整检索策略，模拟人类在解决复杂问题时的行为方式，从而提升检索效率和准确性。OmniSearch 通过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，显著提高了多模态检索的灵活性和效果。
OmniSearch 的核心创新在于其自适应检索规划能力。它能够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。这种动态的检索规划不仅提升了检索的效率和准确性，还使得 OmniSearch 在处理多模态信息时更加灵活和高效。
如何运行 OmniSearch
安装依赖
首先，安装所需的依赖项：
pip install -r requirements.txt
配置 API 密钥
在运行 OmniSearch 之前，请替换main.py中的 OPENAI API 密钥和search_api.py中的 Google Search API 密钥：
# main.py
GPT_API_KEY = \"your_actual_key_here\"
headers = {
\"Authorization\": f\"Bearer {GPT_API_KEY}\"
}
# search_api.py
API_KEY = \"your api-key\"
运行主程序
运行main.py文件：
python main.py --test_dataset \'path/to/dataset.jsonl\' --dataset_name NAME --meta_save_path \'path/to/results\'
输出结果将保存到指定路径。
评估
使用以下命令评估输出答案的 token F1-Recall：
python evaluate.py --evaluate_file_path [path to output jsonl file] --lang [language of the QA dataset: en/zh]
资源
- 项目官网：https://modelscope.cn/studios/iic/OmniSearch/summary
- 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
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