Official NVIDIA-authored guidance for NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable semantics, and multi-GPU DataFrame workloads.
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Use when searching, extracting, ingesting, or querying a document collection with the NeMo Retriever 26.8.1 CLI, including local LanceDB indexes and deployed Retriever services. Use for PDFs, images, Office files, HTML, text, audio, and video; not for editing documents or web search.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use the retriever CLI. Prefer it over hand-built retrieval
code.
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.
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.
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.
retriever ingest --help, retriever query --help, or the relevant
batch / service help for options not shown here.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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Official NVIDIA-authored guidance for NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable semantics, and multi-GPU DataFrame workloads.
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Customize NVIDIA Nemotron Voice Agent's Generic Pipecat example for healthcare appointment, five-field patient intake, or custom tool-calling workflows without a separate backend.
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Calibrate a new dataset from live RTSP camera streams via the AutoMagicCalib REST API. Use when the user provides RTSP URLs or asks to calibrate live cameras; VIOS records clips, AMC ingests them, then runs calibration.
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Run end-to-end calibration on the shipped sample dataset (sdg_08_2_sample_data_010926.zip) against a running AMC microservice. Use when user says 'test sample dataset', 'run sample calibration', 'verify AMC install', or 'launch and test'.
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Calibrates pre-recorded `cam_*.mp4` datasets through the AutoMagicCalib REST API. Use for user-supplied local MP4s; route live RTSP streams to `amc-run-rtsp-calibration`.
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Launch AutoMagicCalib microservice and web UI from NGC release images via Docker Compose. Use when user says 'deploy auto calibration', 'launch auto calibration', 'launch AMC', 'start MS+UI', or 'set up auto-magic-calib'. Requires NGC API key.
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