NeMo-Retriever은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

NeMo-Retriever은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

NeMo-Retriever은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. NeMo-Retriever의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.

NeMo-Retriever은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

표와 차트가 포함된 PDF를 검색 증강 생성 챗봇에 사용할 수 있도록 준비합니다. 기업 보고서 전체를 대상으로 멀티모달 문서 검색 인덱스를 구축합니다. GPU를 사용하는 Kubernetes 클러스터에서 대규모 문서 수집을 실행합니다. 웹에서 호스팅되는 문서에서 구조화된 텍스트를 추출해 후속 LLM 애플리케이션에 활용합니다.

NeMo-Retriever는 어떻게 설치하나요?

nemo_retriever 하위 폴더의 빠른 시작 설치 단계를 따르세요 README의 Python 수집 예제(create_ingestor, extract, embed, ingest)를 실행하세요

NeMo-Retriever은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVIDIA/NeMo-Retriever

NVIDIA/NeMo-Retriever

NVIDIA NIM 마이크로서비스와 모델을 사용해 문서에서 텍스트, 표, 차트, 이미지를 추출하고 구조화된 JSON으로 변환하는 확장 가능한 파이프라인으로, RAG 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 2,988
포크: 357
열린 이슈: 258
마지막 커밋: 20시간 전

어떤 프로젝트인가요?

NeMo Retriever Library는 NVIDIA의 문서 콘텐츠 및 메타데이터 추출 프레임워크입니다. 문서를 페이지 단위로 나누고 텍스트, 표, 차트, 인포그래픽 같은 요소를 분류한 다음 OCR을 실행해 지정된 JSON 스키마로 변환합니다. 이후 파이프라인에서 추출한 콘텐츠의 임베딩을 계산해 LanceDB에 저장하면 검색 증강 생성에 사용할 데이터를 준비할 수 있습니다.

파이프라인은 NVIDIA NIM 마이크로서비스나 다양한 로컬 모델을 통해 실행할 수 있습니다. 소규모 환경에서 사용하는 Python 라이브러리 모드는 로컬 GPU의 Hugging Face 모델이나 build.nvidia.com에서 호스팅하는 NIM과 함께 사용할 수 있으며, HTTP 및 HTTPS URL에서 문서를 가져올 수도 있습니다. 프로덕션 워크로드의 경우 Helm chart를 사용해 Kubernetes에 배포하도록 설계되어 있습니다.

일부 NVIDIA 제품 자료에서는 이 프로젝트를 NVIDIA Ingest라고도 부릅니다. 기본 브랜치에서는 활발한 개발이 진행되므로 안정 버전은 별도의 버전 브랜치에서 유지됩니다.

핵심 기능

01문서를 페이지 단위로 나누고 텍스트, 표, 차트, 인포그래픽을 분류합니다.
02OCR을 실행해 추출한 콘텐츠를 지정된 JSON 스키마로 변환합니다.
03추출한 콘텐츠의 임베딩을 계산하고 LanceDB에 저장합니다.
04NVIDIA NIM 마이크로서비스나 다양한 로컬 모델을 사용할 수 있습니다.
05요청 한도를 설정해 HTTP 및 HTTPS URL에서 문서를 가져옵니다.
06Kubernetes에서 파이프라인을 배포할 수 있도록 Helm chart를 제공합니다.

활용 사례

표와 차트가 포함된 PDF를 검색 증강 생성 챗봇에 사용할 수 있도록 준비합니다.
기업 보고서 전체를 대상으로 멀티모달 문서 검색 인덱스를 구축합니다.
GPU를 사용하는 Kubernetes 클러스터에서 대규모 문서 수집을 실행합니다.
웹에서 호스팅되는 문서에서 구조화된 텍스트를 추출해 후속 LLM 애플리케이션에 활용합니다.

빠른 시작

1
nemo_retriever 하위 폴더의 빠른 시작 설치 단계를 따르세요
2
README의 Python 수집 예제(create_ingestor, extract, embed, ingest)를 실행하세요

사용 전 알아둘 점

기본 main 브랜치는 활발히 개발 중이며 최신 지원 릴리스보다 앞서 있을 수 있습니다. 안정적으로 사용하려면 26.08 브랜치를 사용하세요.
개발 중인 라이브러리 설정은 PDF 100개 미만의 소규모 워크로드를 대상으로 합니다. 프로덕션에서 사용하려면 Kubernetes 및 Helm 배포가 필요합니다.
호스팅 모델은 build.nvidia.com 또는 NIM 엔드포인트에서 실행되며, NVIDIA API 키가 필요합니다.
PDF 추출용 선택 사항인 Adobe SDK에는 별도의 라이선스 계약이 적용됩니다.

토픽

#document-extraction #ocr #rag #embeddings #pdf-parsing #nvidia-nim #kubernetes #vector-database

자주 묻는 질문

NeMo-Retriever은(는) 무엇인가요?: NVIDIA NIM 마이크로서비스와 모델을 사용해 문서에서 텍스트, 표, 차트, 이미지를 추출하고 구조화된 JSON으로 변환하는 확장 가능한 파이프라인으로, RAG 애플리케이션에 활용할 수 있습니다. NeMo Retriever Library는 NVIDIA의 문서 콘텐츠 및 메타데이터 추출 프레임워크입니다. 문서를 페이지 단위로 나누고 텍스트, 표, 차트, 인포그래픽 같은 요소를 분류한 다음 OCR을 실행해 지정된 JSON 스키마로 변환합니다. 이후 파이프라인에서 추출한 콘텐츠의 임베딩을 계산해 LanceDB에 저장하면 검색 증강 생성에 사용할 데이터를 준비할 수 있습니다.
NeMo-Retriever은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: NeMo-Retriever은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
NeMo-Retriever은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. NeMo-Retriever의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.
NeMo-Retriever은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 표와 차트가 포함된 PDF를 검색 증강 생성 챗봇에 사용할 수 있도록 준비합니다. 기업 보고서 전체를 대상으로 멀티모달 문서 검색 인덱스를 구축합니다. GPU를 사용하는 Kubernetes 클러스터에서 대규모 문서 수집을 실행합니다. 웹에서 호스팅되는 문서에서 구조화된 텍스트를 추출해 후속 LLM 애플리케이션에 활용합니다.
NeMo-Retriever는 어떻게 설치하나요?: nemo_retriever 하위 폴더의 빠른 시작 설치 단계를 따르세요 README의 Python 수집 예제(create_ingestor, extract, embed, ingest)를 실행하세요
NeMo-Retriever은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVIDIA/NeMo-Retriever

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.