NVIDIA通过NeMo Retriever提升多语言信息检索

根据NVIDIA的说法，高效的文本检索已成为诸多应用的基石，包括搜索、问答和商品推荐。公司通过其最新的创新NeMo Retriever，解决了多语言信息检索系统固有的挑战，旨在提高各种语言的信息可访问性和准确性。

多语言信息检索中的挑战

检索增强生成（RAG）是一种让大型语言模型（LLM）访问外部上下文的技术，从而提高响应质量。然而，许多嵌入模型由于主要使用英语训练数据集而在处理多语言数据时表现不佳。这一限制影响了其他语言中准确文本响应的生成，为全球通信带来了挑战。

NVIDIA NeMo Retriever介绍

NVIDIA的NeMo Retriever致力于通过提供多语言信息检索的可扩展和准确解决方案克服这些挑战。基于NVIDIA NIM平台构建，NeMo Retriever提供跨多种数据环境的无缝AI应用部署。它重新定义了大型多语言检索的处理，确保高准确性和响应速度。

NeMo Retriever使用一组微服务来提供高精度的信息检索，同时维护数据隐私。该系统使企业能够生成实时业务洞察，对有效决策和客户互动至关重要。

技术创新

为了优化数据存储和检索，NVIDIA在NeMo Retriever中整合了几项技术：

• 长上下文支持：支持处理长文档，支持最多8192个标记。
• 动态嵌入尺寸：提供灵活的嵌入尺寸以优化存储和检索过程。
• 存储效率：减少嵌入维度，实现35倍的存储容量减少。
• 性能优化：结合长上下文支持与减少的嵌入维度，实现高精度和存储效率。

基准性能

NVIDIA的1B参数检索模型已在多种多语言和跨语言数据集上进行了评估，与其他模型相比，表现出卓越的准确性。这些评估突显了模型在多语言检索任务中的有效性，为准确性和效率设立了新基准。

欲了解更多关于NVIDIA的进步以及探索其能力，感兴趣的开发者可以访问NVIDIA博客。