NVIDIA открыла мультимодальный стек Nemotron 3.5 для RAG и агентов
Новые открытые модели Nemotron 3.5 извлекают структуру документов, ищут по тексту и изображениям и переранжируют найденные фрагменты.
NVIDIA представила на Hugging Face набор открытых коммерчески доступных моделей Nemotron 3.5 для построения RAG-систем и агентного поиска. В него вошли модели Embed на 8B и 1B параметров, оптимизированная версия 1B NVFP4, модель Rerank 8B и документный парсер на 631 млн параметров. Embed выполняет поиск одновременно по тексту и визуальному содержимому документов — таблицам, диаграммам, инфографике и схемам. Rerank повторно оценивает найденные пары «запрос — документ», чтобы помещать более релевантные доказательства в контекст агента. Parse преобразует изображения страниц в структурированный текст, сохраняя порядок чтения, таблицы и графики. Опубликованы веса, данные и рецепты обучения; текстовые эмбеддинги совместимы с предыдущим поколением, поэтому существующие текстовые векторные индексы можно использовать повторно.
Источник: huggingface.co. Дата события: 2026-10-21.
Релиз полезен для RAG по PDF, где обычное извлечение текста теряет таблицы и визуальный контекст. Заявленные результаты получены в выбранных NVIDIA тестах, поэтому перед заменой текущего ретривера нужен собственный набор оценки на реальных документах.
