OmniRetrieval: Unified Retrieval across Heterogeneous Knowledge Sources

📌 OmniRetrieval：一個統一的檢索調度器，跨越異質知識來源

你是否曾為了從向量資料庫、圖形知識庫、傳統 SQL 等不同來源取得資訊，得學會好幾種查詢語法？OmniRetrieval 提出一個調度器，能自動偵測最適合的儲存庫並直接呼叫其原生查詢引擎，讓多源知識的存取變得像使用單一介面那樣簡單。

🤔 異質知識來源讓 RAG 管線變得複雜
在當前的生成式 AI 應用中，檢索增強生成（RAG）常需要同時查詢多種知識庫——向量檢索用於語義相似度、圖形資料庫用於關係推論、關聯式資料庫用於結構化欄位。每種來源都有自己的查詢語法與執行引擎，開發者必須維護多套適配器，增加系統複雜度與維護成本。

🧪 統一調度器與跨來源基準評估
論文提出 OmniRetrieval 框架，其核心是一個查詢調度器（dispatcher），負責：

1. 辨識 incoming query 與各知識來源的特徵（例如語意、結構、過濾條件）
2. 根據預先定義的規則或學習到的策略，將 query 路由至對應來源的 native execution engine
3. 收集各來源的結果並進行後續融合或重新排序

作者在多個資料集類型上（包括文本語意基準、圖形關聯基準與結構化查詢基準）進行實驗，將 OmniRetrieval 與僅使用單一來源的傳統檢索方法作比較。

跨多種資料集類型均優於單源基準
實驗結果顯示，OmniRetrieval 在所有測試的資料集上都取得了更好的檢索效果（例如更高的召回率或精準率），而單一來源的方法則在某些資料集上顯效不足。這表示該調度器能有效地將每個 query 導向最適合的原生引擎，從而發揮各來源的優勢。

💡 調度器設計帶來的關鍵優勢

• 減少語法轉換開銷：無需將查詢轉換為通用中間表示，直接呼叫來源的原生引擎，降低延遲與轉換誤差。
• 擴展性佳：新增一種知識來源只需註冊其對應的 native engine 與匹配規則，不必改動既有的調度邏輯。
• 適用於現有 RAG 管線：作為檢索層的插件，可直接取代或併入現有的檢索器，對生成模型端無侵入性。

⚠️ 尚未公開的細節與可能的限制
摘要未提供以下資訊，因此在評估時需注意：

• 具體的資料集名稱、規模與基線方法的詳細數值。
• 調度器決策規則是手動設計还是經過學習，以及其訓練開銷。
• 在高併發或極大規模知識庫下的延遲與資源消耗表現。
• 是否涵蓋所有常見的企業級知識來源（例如搜尋引擎 API、文件系統等）。

🎯 對工程師的實務建議

• 如果你的 RAG 系統需要同時處理向量、圖形與結構化資料，OmniRetrieval 提供了一種「零程式碼切換」的方式，可減少客製化適配器的開發工作。
• 框架的開放 API 使得快速原型驗證成為可能，適合先在小規模基準上測試，再逐步擴充至生產環境。
• 在引入前，建議先評估目標來源的 native engine 是否已有成熟的效能基準，以確定調度器帶來的實際收益。

🔗 論文連結
📝 OmniRetrieval: Unified Retrieval across Heterogeneous Knowledge Sources
🔗 https://huggingface.co/papers/2605.29250

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