AI回答，不止于文字！阿里OmniSearch与传统的一场检索较量

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今天给大家分享一篇阿里的文章，目前还在ICLR2025投稿中，真的很不错！ 这篇论文提出了一种新的自适应规划代理OmniSearch，用于多模态检索增强生成（mRAG），并通过构建Dyn-VQA数据集展示了其在处理动态问题上的有效性。 论文: Benchmarking Multimodal Retrieval Augmented Generation with Dynamic VQA Dataset and Self-Adaptive Planning Agent 链接: https://arxiv.org/pdf/2411.02937 研究背景 研究问题：这篇文章要解决的问题是如何有效地进行多模态检索增强生成（mRAG），以缓解多模态大型语言模型（MLLMs）中的“幻觉”问题。现有的启发式mRAG方法通常预定义了固定的检索过程，导致两个主要问题：非自适应检索查询和过载检索查询。 研究难点：该问题的研究难点包括：现有知识寻求视觉问答（VQA）数据集无法充分反映启发式mRAG在获取复杂知识时的刚性问题；动态问题的复杂性使得现 ………………………………