OmniRetrieval：异构知识源的统一检索框架
原帖
**OmniRetrieval：异构知识源的统一检索框架**
_OmniRetrieval: Unified Retrieval across Heterogeneous Knowledge Sources_
> 本文提出OmniRetrieval框架，旨在解决现有检索系统只能针对单一知识源、使用固定查询语言的局限性。该框架能够接收自然语言查询，智能识别并路由到合适的知识源（如文本、关系表、知识图谱），并利用各源的原生执行引擎和查询语言进行检索。在涵盖13个数据集、309个知识库的跨文本、关系型和图结构源的广泛基准测试中，OmniRetrieval表现优于单源基线模型，证明其可作为异构知识源的通用接口，同时保留各源的结构特性优势。
**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.29250)
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摘要
OmniRetrieval是一个旨在解决检索系统只能针对单一知识源局限性的框架，它能智能识别文本、关系表和知识图谱等不同知识源，并使用其原生查询语言进行检索。根据2026年5月29日HuggingFace Daily Papers发布的论文，在涵盖13个数据集、309个知识库的基准测试中，该框架表现优于单源基线模型，证明其可作为异构知识源的通用接口。
答案说明
OmniRetrieval是一个统一检索框架，能接收自然语言查询并路由到文本、关系表、知识图谱等异构知识源，利用各源原生引擎和查询语言进行检索，在跨源基准测试中优于单源基线。
这篇帖子回答的问题
- OmniRetrieval框架旨在解决什么问题？
- OmniRetrieval在基准测试中的表现如何？
核心观点
- OmniRetrieval框架通过智能识别和路由，能够统一处理文本、关系表、知识图谱等不同类型的异构知识源。
- 根据论文中的基准测试，OmniRetrieval在跨文本、关系型和图结构知识源的13个数据集上表现优于单源基线模型。
FAQ
- Q: OmniRetrieval可以处理哪些类型的知识源？
- A: 根据论文，OmniRetrieval可以智能识别并路由到文本、关系表、知识图谱等异构知识源，并利用各源的原生执行引擎和查询语言进行检索。
关键实体
- OmniRetrieval
- HuggingFace Daily Papers