🏆NVIDIA NeMo Retriever obtient la 1ère place sur @HuggingFace dans trois des principaux classements de récupération de documents visuels -- ViDoRe V1, ViDoRe V2, et MTEB VisualDocumentRetrieval. Établissant de nouvelles normes pour les applications d'#RAG en entreprise, NeMo Retriever mène l'industrie. Ce modèle performant est : 🔎 Affiné pour la récupération de documents en fonction des requêtes où les requêtes sont des textes et des images. 📊 Particulièrement utile dans les systèmes RAG multimodaux qui utilisent du texte, des graphiques, des tableaux ou des infographies. Les applications potentielles incluent la recherche multimédia, la récupération cross-modale, et l'IA conversationnelle avec une compréhension riche des entrées. 🛠️ Les développeurs peuvent atteindre jusqu'à 15X plus rapide l'extraction de données PDF, 50% de précision en plus, et 35X d'efficacité de stockage avec NeMo Retriever. Pour les chercheurs, consultez-le sur #HuggingFace ➡️ Pour les développeurs ayant besoin de modèles commerciaux prêts pour la production, visitez ➡️