推理、记忆与推理时控制
突破级
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现实 RAG/agent retrieval 不只面对文本，还要访问表格、关系数据库、知识图谱和属性图；把它们全部压进统一向量空间会丢失结构能力。
OmniRetrieval 的思路不是同质化，而是识别合适知识源，并派发 source-native queries 到各自执行引擎，保留 schema、ontology 和 compositional operators。
论文在 13 个数据集、309 个知识库上的 benchmark 展示了跨文本、关系和图结构检索的统一接口价值。
它值得收录，因为 agent memory 和 tool-augmented reasoning 需要跨异构知识源的检索编排；OmniRetrieval 提供了一个可复用 retrieval-router 模式。