nemo-retriever

por nvidia

Use when the user wants to search, query, extract, transcribe, describe, quote, filter, or aggregate across documents — PDFs, scanned forms / images (`.jpg`…

npx skills add https://github.com/nvidia/nemo-retriever --skill nemo-retriever

NeMo Retriever

Use the retriever CLI. Prefer it over hand-built retrieval code.

Install only when missing

Create a project-local Python environment:

uv venv .venv --python 3.12
export PATH="$PWD/.venv/bin:$PATH"

Install the package variant required by the workflow:

# Remote NIM or service client
uv pip install --python .venv/bin/python "nemo-retriever==26.8.1"

# Local GPU ingestion
uv pip install --python .venv/bin/python "nemo-retriever[local]==26.8.1"

# Local service using Hugging Face models
uv pip install --python .venv/bin/python \
  "nemo-retriever[service,local]==26.8.1"

# Local audio or video ingestion
uv pip install --python .venv/bin/python \
  "nemo-retriever[local,multimedia]==26.8.1"

Do not clone NeMo Retriever or install from a Git URL. If retriever is already on PATH, use that installation.

Local workflow

Build a local index:

retriever ingest <file-or-directory> \
  --lancedb-uri lancedb --table-name nemo-retriever

Query it:

retriever query "<question>" \
  --lancedb-uri lancedb --table-name nemo-retriever \
  --top-k 5 --format evidence

Use retriever ingest batch only for an explicitly requested Ray batch run.

Service workflow

Use these forms for an already deployed Retriever service:

retriever ingest service <file-or-directory> \
  --service-url "$RETRIEVER_SERVICE_URL"

retriever query service "<question>" \
  --service-url "$RETRIEVER_SERVICE_URL" \
  --top-k 5 --format evidence

Set NEMO_RETRIEVER_API_TOKEN when the service requires Bearer authentication. Do not pass local LanceDB flags to the service commands.

Rules

  • Use the existing index or service when one is provided; do not rebuild it.
  • Use retriever ingest --help, retriever query --help, or the relevant batch / service help for options not shown here.
  • Answer only from retrieved evidence; preserve source and page metadata when the task requests citations.

Más skills de nvidia

fhir-basics
nvidia
Enseña a los agentes cómo funcionan las APIs de FHIR R4, qué recursos están disponibles, cómo consultarlos con parámetros de búsqueda y cómo analizar correctamente todos los formatos de respuesta…
compileiq-validate-result
nvidia
Usar DESPUÉS de que una Búsqueda haya finalizado y ANTES de reclamar cualquier aceleración o enviar un ACF. Carga el CSV de dump_results, extrae los mejores K candidatos (de un solo objetivo)…
changelog-audit
nvidia
Auditar el CHANGELOG.md de Warp antes de un lanzamiento: recuperar entradas perdidas, ordenar por impacto en el usuario, refinar el lenguaje de las entradas, ajustar saltos de línea y (en modo rama de lanzamiento) incrementar comparación…
dgx-diagnose
nvidia
Diagnostica problemas comunes de la DGX Station GB300: fallos de CUDA, direccionamiento incorrecto de GPU, errores de contenedores vLLM/SGLang, problemas de estado MIG, errores de NVLink/Fabric Manager,…
aicr-managing-openvex
nvidia
Use when adding, updating, or removing CVE/GHSA suppressions in `.openvex.json` — the OpenVEX document consumed by the daily image vulnerability scan workflow.…
aicr-creating-slide-decks
nvidia
Úsalo al crear una presentación de diapositivas HTML autónoma o un punto visual de discusión para un concepto técnico o flujo de trabajo (por ejemplo, un demos/*.html) — que se muestra a pantalla completa o…
aicr-creating-guided-demos
nvidia
Genera un guion de demostración interactiva guiada (demos/*.sh), en vivo o a tu propio ritmo, con el patrón Marco → Cuenta → Muestra → Cierra. Se activa con "guion de demo", "guiada…
aicr-analyzing-snapshots
nvidia
Úsalo al analizar un archivo YAML de instantánea de AICR, revisar el estado del clúster, comparar características de proveedores, extraer información de topología de GPU/red, o…