阿里多模态检索智能体,自带o1式思考过程!复杂问题逐步拆解,动态调整下一步检索策略

多模态检索增强生成(mRAG)也有o1思考推理那味儿了!

阿里通义实验室新研究推出自适应规划的多模态检索智能体。

名叫OmniSearch,它能模拟人类解决问题的思维方式,将复杂问题逐步拆解进行智能检索规划。

直接看效果:

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随便上传一张图,询问任何问题,OmniSearch都会进行一段“思考过程”,不仅会将复杂问题拆解检索,而且会根据当前检索结果和问题情境动态调整下一步检索策略

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相比传统mRAG受制于其静态的检索策略,这种设计不仅提高了检索效率,也显著增强了模型生成内容的准确性。

为评估OmniSearch,研究团队构建了全新Dyn-VQA数据集

在一系列基准数据集上的实验中,OmniSearch展现了显著的性能优势。特别是在处理需要多步推理、多模态知识和快速变化答案的问题时,OmniSearch相较于现有的mRAG方法表现更为优异。

目前OmniSearch在魔搭社区还有demo可玩。

动态检索规划框架,打破传统mRAG局限

传统mRAG方法遵循固定的检索流程,典型的步骤如下:

  • 输入转化:接收多模态输入(例如图像+文本问题),将图像转化为描述性文本(例如通过image caption模型)。

  • 单一模态检索:将问题或描述性文本作为检索查询,向知识库发送单一模态检索请求(通常是文本检索)。

  • 固定生成流程:将检索到的信息与原始问题结合,交由MLLM生成答案。

OmniSearch旨在解决传统mRAG方法的以下痛点:

  • 静态检索策略的局限:传统方法采用固定的两步检索流程,无法根据问题和检索内容动态调整检索路径,导致信息获取效率低下。

  • 检索查询过载:单一检索查询往往包含了多个查询意图,反而会引入大量无关信息,干扰模型的推理过程。

为克服上述局限,OmniSearch引入了一种动态检索规划框架。

OmniSearch的核心架构包括:

  • 规划智能体(Planning Agent):负责对原始问题进行逐步拆解,根据每个检索步骤的反馈决定下一步的子问题及检索策略。

  • 检索器(Retriever):执行实际的检索任务,支持图像检索、文本检索以及跨模态检索。

  • 子问题求解器(Sub-question Solver):对检索到的信息进行总结和解答,具备高度的可扩展性,可以与不同大小的多模态大语言模型集成。

  • 迭代推理与检索(Iterative Reasoning and Retrieval):通过递归式的检索与推理流程,逐步接近问题的最终答案。

  • 多模态特征的交互:有效处理文本、图像等多模态信息,灵活调整检索策略。

  • 反馈循环机制(Feedback Loop):在每一步检索和推理后,反思当前的检索结果并决定下一步行动,以提高检索的精确度和有效性。

构建新数据集进行实验评估

为了更好地评估OmniSearch和其它mRAG方法的性能,研究团队构建了全新的Dyn-VQA数据集。Dyn-VQA包含1452个动态问题,涵盖了以下三种类型:

  • 答案快速变化的问题:这类问题的背景知识不断更新,需要模型具备动态的再检索能力。例如,询问某位明星的最新电影票房,答案会随着时间的推移而发生变化。

  • 多模态知识需求的问题:问题需要同时从多模态信息(如图像、文本等)中获取知识。例如,识别一张图片中的球员,并回答他的球队图标是什么。

  • 多跳问题:问题需要多个推理步骤,要求模型在检索后进行多步推理。

这些类型的问题相比传统的VQA数据集需要更复杂的检索流程,更考验多模态检索方法对复杂检索的规划能力。

在Dyn-VQA数据集上的表现
  • 答案更新频率:对于答案快速变化的问题,OmniSearch的表现显著优于GPT-4V结合启发式mRAG方法,准确率提升了近88%。

  • 多模态知识需求:OmniSearch能够有效地结合图像和文本进行检索,其在需要额外视觉知识的复杂问题上的表现远超现有模型,准确率提高了35%以上。

  • 多跳推理问题:OmniSearch通过多次检索和动态规划,能够精确解决需要多步推理的问题,实验结果表明其在这类问题上的表现优于当前最先进的多模态模型,准确率提升了约35%。

在其它数据集上的表现

接近人类级别表现:

OmniSearch在大多数VQA任务上达到了接近人类水平的表现。例如,在VQAv2和A-OKVQA数据集中,OmniSearch的准确率分别达到了70.34和84.12,显著超越了传统mRAG方法。

复杂问题处理能力:

在更具挑战性的Dyn-VQA数据集上,OmniSearch通过多步检索策略显著提升了模型的表现,达到了50.03的F1-Recall评分,相比基于GPT-4V的传统两步检索方法提升了近14分。

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模块化能力与可扩展性

OmniSearch可以灵活集成不同规模和类型的多模态大语言模型(MLLM)作为子问题求解器。

无论是开源模型(如Qwen-VL-Chat)还是闭源模型(如GPT-4V),OmniSearch都能通过动态规划与这些模型协作完成复杂问题的解决。

它的模块化设计允许根据任务需求选择最合适的模型,甚至在不同阶段调用不同大小的MLLM,以在性能和计算成本之间实现灵活平衡。

下面是OmniSearch和不同模型配合的实验结果:

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<think>嗯,用户想了解如何构建一个多模态智能体。首先,我需要明确多模态智能体的定义,它应该能处理多种输入数据,比如文本、图像、音频等。接下来,我得回忆相关的技术步骤。可能需要从数据准备开始,因为多模态模型需要大量的多类型数据。然后是模型架构的选择,比如使用Transformer或者混合模型。不过具体怎么整合不同模态的数据呢?可能需要编码器来处理每种模态,再融合特征。 然后,用户可能需要知道训练过程,包括预训练和微调。跨模态对齐也很重要,比如CLIP那样的方法。评估部分,得考虑不同任务下的性能指标。部署和应用场景也是关键,比如客服、医疗等。不过有没有可能遗漏某些步骤?比如数据预处理的具体方法,或者如何处理不同模态之间的同步问题?另外,模型优化和计算资源的需求也需要提到,毕竟多模态模型通常较大。最后要确保使用正确的中文术语,避免翻译错误。可能还需要分步骤详细说明,确保结构清晰,用户能逐步理解。</think>构建多模态智能体需要系统性融合不同模态数据的处理能力,以下是分步骤技术解析: **1. 目标定义与场景拆解** - 明确核心任务(如跨模态检索多模态推理) - 确定输入/输出模态组合(文本+图像→文本、语音+视频→决策等) - 例如医疗诊断场景:$$Input = \{CT图像X, 化验报告Y\}, Output = 诊断结论Z$$ **2. 多模态数据工程** - **数据采集**:建立异构数据仓库,满足: - 模态对齐(时间同步的语音+唇动视频) - 标注统一(图像区域与文本描述的像素级关联) - **预处理**: - 文本:BERT分词+位置编码 - 图像:CNN特征提取+空间位置编码 - 音频:MFCC特征+时间序列编码 **3. 模型架构设计(以Transformer为例)** ```python class MultimodalTransformer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base') # 文本编码 self.image_encoder = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base') # 图像编码 self.fusion_layer = CrossModalAttention(dim=768) # 跨模态注意力 self.decoder = TransformerDecoder(n_layer=6) # 任务特定解码 ``` **4. 跨模态对齐训练** - 采用对比学习目标: $$L_{CL} = -\log\frac{\exp(sim(f_t,f_i)/\tau)}{\sum_{j=1}^N \exp(sim(f_t,f_j)/\tau)}$$ 其中$f_t$为文本特征,$f_i$为匹配图像特征,$\tau$为温度参数 **5. 联合优化策略** - 渐进训练步骤: 1. 单模态预训练(冻结编码器) 2. 跨模态微调(解冻顶层+适配器) 3. 任务特定训练(添加分类头/生成头) **6. 评估体系构建** - 建立三维评估矩阵: | 维度 | 指标 | 工具 | |-------------|-------------------------------|-----------------------| | 模态理解 | BLEU-4(文本), mAP(图像) | COCO Evaluation | | 模态交互 | 跨模态检索Recall@K | Flickr30K Benchmark | | 任务性能 | 准确率/ROUGE-L | GLUE/MMLU | **7. 部署优化关键技术** - 模态异步处理:$$t_{total} = \max(t_{text}, t_{image}) + t_{fusion}$$ - 动态模态路由:使用门控网络$G(X) = \sigma(W_g \cdot [f_t; f_i])$控制信息流 **当前技术挑战** - 模态缺失鲁棒性:当输入缺失语音数据时,如何保持性能稳定 - 语义鸿沟度量:开发更准确的跨模态相似度计算模型 - 能耗优化:多模态模型的$FLOPs$通常比单模态高2-3个数量级 最新进展显示,通过混合专家(MoE)架构可提升效率,如Google的Pathways系统实现: $$Throughput = \frac{\sum_{m=1}^M E_m}{\max_{m}(C_m)}$$ 其中$E_m$为各模态专家处理速度,$C_m$为通信开销
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