🏆NVIDIA NeMo Retriever erreicht den 1. Platz auf @HuggingFace in drei führenden Leaderboards für visuelle Dokumentenretrievals – ViDoRe V1, ViDoRe V2 und MTEB VisualDocumentRetrieval. NeMo Retriever setzt neue Standards für Unternehmensanwendungen im Bereich #RAG und führt die Branche an. Dieses leistungsstarke Modell ist: 🔎 Feinabgestimmt für die Abfrage-Dokumenten-Retrieval, bei der Abfragen aus Text und Bildern bestehen. 📊 Besonders nützlich in multimodalen RAG-Systemen, die Text, Diagramme, Tabellen oder Infografiken verwenden. Mögliche Anwendungen umfassen Multimedia-Suche, cross-modales Retrieval und konversationelle KI mit umfassendem Eingabeverständnis. 🛠️ Entwickler können mit NeMo Retriever eine bis zu 15-fach schnellere PDF-Datenextraktion, 50% bessere Genauigkeit und 35-fach bessere Speichereffizienz erreichen. Für Forscher, schauen Sie es sich auf #HuggingFace an ➡️ Für Entwickler, die produktionsbereite, kommerzielle Modelle benötigen, besuchen Sie ➡️