NVIDIA NeMo Retriever と LanceDB を使った多モーダル RAG パイプライン構築

記事の3ポイント

1. 1

   GPU 依存なしのオフライン抽出機能

   Python 3.12 環境と PDFium を用いて GPU や外部 API キーを必要とせず、PDF ファイルからのテキスト抽出を行う初期段階を実装する。

2. 2

   NIM エンドポイントによる高度な要素解析

   ホストされた NVIDIA NIM エンドポイントを使用して、ページ内の表、チャート、インフォグラフィックを検出し、視覚的要素を抽出して埋め込みベクトルを生成する。

3. 3

   LanceDB への統合と検索機能

   処理されたコンテンツを LanceDB に保存し、メタデータフィルタリング付きの密な検索やビジョン言語による再ランク付け機能を備えた検索パイプラインを実現する。