NVIDIA 推出 NeMo Retriever，推动多语言 AI ​​进步

据 NVIDIA 称，NVIDIA 推出了 NeMo Retriever 微服务，这是一套新工具，旨在增强企业的多语言生成人工智能功能。这些微服务利用先进的嵌入和重新排序技术来实现跨语言的准确且上下文感知的信息检索，从而显着增强人工智能处理不同数据集的能力。

增强多语言人工智能系统

NeMo Retriever 微服务现在可通过 NVIDIA API 目录访问，使企业能够跨各种语言和格式提取和分析数据。这项创新使企业能够将生成式人工智能与广泛的数据源连接起来，提供更精确、可操作的见解。

通过集成 NeMo Retriever，得益于长上下文支持和动态嵌入大小等进步，组织可以将数据存储效率提高 35 倍。这种效率可以在单个服务器上进行大规模处理和存储，从而使人工智能解决方案更具可扩展性和成本效益。

行业采用和影响

主要行业参与者，包括 DataStax、Cloudera 和 SAP，已经在实施这些微服务来增强他们的人工智能产品。例如，Wikimedia 与 DataStax 合作，利用 NeMo Retriever 在三天内对超过 1000 万个维基数据条目进行矢量化，而这项任务之前需要 30 天。此功能支持实时更新并扩展全球用户的多语言可访问性。

此外，Cloudera 和 Cohesity 等公司正在将 NeMo Retriever 集成到他们的平台中，以提高多语言数据处理和检索的准确性。这些集成展示了微服务通过克服语言和上下文障碍来推动重大业务影响的潜力。

打破语言障碍

NeMo Retriever 解决了企业人工智能中的关键挑战，例如处理大量数据并确保跨语言的准确文本检索。其设计满足搜索、问答、推荐系统等各种应用，增强了全球人工智能解决方案的适应性和有效性。

微服务能够精确处理合同或医疗记录等冗长文档，确保在复杂场景中获得可靠且一致的结果，进一步优化资源分配以实现可扩展性。

可用性

开发人员可以通过 NVIDIA API 目录探索 NeMo Retriever 和其他 NIM 微服务的功能。此外，还提供 NVIDIA AI Enterprise 90 天免费开发者许可证，促进高效多语言信息检索系统的开发。

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