К основному содержанию
скилл CX Codex

nemo-retriever — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Индексирует и ищет данные в документах через CLI NeMo Retriever 26.8.1. Пригодится для работы с локальной базой LanceDB или удалённым сервисом поиска без написания обвязочного кода.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает nemo-retriever

Скилл управляет утилитой retriever для индексации и поиска по PDF, изображениям, файлам Office, HTML, обычному тексту, аудио и видео. Он предписывает использовать готовый CLI вместо самодельного кода и сразу исключает редактирование документов или поиск в интернете.

Внутри поддерживаются два сценария: локальная база LanceDB с вызовами retriever ingest и retriever query, а также обращение к готовому удалённому Retriever-сервису через аргумент --service-url. Пакетная обработка через Ray запускается только по прямому указанию команды retriever ingest batch.

Для работы нужен Python 3.12 в виртуальном окружении .venv, а при авторизации на сервисе потребуется токен NEMO_RETRIEVER_API_TOKEN. Смешивать флаги локальной LanceDB с командами удалённого сервиса нельзя: CLI завершится с ошибкой.

Какие задачи решает

  • проиндексировать локальные файлы PDF и Office в таблицу LanceDB
  • найти фрагменты с метаданными страниц через удалённый сервис Retriever
  • извлечь контекст из аудио и видеофайлов утилитой NeMo Retriever
  • запустить пакетную обработку документов через Ray

Примеры запросов агенту

  • Индексируй папку ./docs в локальную LanceDB и найди ответы на вопросы по контракту
  • Сделай запрос к сервису $RETRIEVER_SERVICE_URL и покажи топ-5 цитат с номерами страниц
  • Запусти retriever ingest batch для каталога с видеозаписями

Как установить nemo-retriever

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/nemo-retriever/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nemo-retriever/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о nemo-retriever

Как установить nemo-retriever в Claude Code?

Выполните команду npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a claude-code.

Для каких форматов файлов подходит nemo-retriever?

Скилл работает с файлами PDF, HTML, обычным текстом, документами Office, изображениями, а также аудио и видео.

Что нужно подготовить перед запуском CLI?

Требуется виртуальное окружение с Python 3.12 и установленный пакет nemo-retriever==26.8.1 нужной конфигурации. Для защищённых сервисов понадобится переменная окружения NEMO_RETRIEVER_API_TOKEN.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: nemo-retriever
description: 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.
license: Apache-2.0
---

# NeMo Retriever

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

## Install only when missing

Create a project-local Python environment:

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

Install the package variant required by the workflow:

```bash
# 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:

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

Query it:

```bash
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:

```bash
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.

© NVIDIA · Apache-2.0 · NVIDIA/skills

Похожие скиллы

Всё по теме «ИИ и ML» →
haiku.rag ggozad Индексирует документы и отвечает на вопросы с указанием страниц и разделов. Подключите его, чтобы искать по своим файлам прямо через ИИ-агента. CX Codex +1 ★ 635звёзд репо memory-lancedb-pro win4r Скилл-справочник по плагину долговременной памяти memory-lancedb-pro: разбор архитектуры, пайплайна поиска и CLI для его доработки. CX Codex +1 643установок nemo-guardrails Orchestra Research Скилл помогает настраивать runtime-защиту LLM-приложений: от проверки jailbreak до фильтрации PII. Пригодится для правил на Colang 2.0. CX Codex +1 944установок nemo-evaluator-sdk Orchestra Research Скилл запускает оценку языковых моделей на 100+ бенчмарках из 18+ харнессов: MMLU, HumanEval, GSM8K, safety и VLM. Пригодится, когда нужно сравнить модели воспроизводимо. CX Codex +1 943установок langchain-rag langchain-ai Даёт ИИ-агенту готовые шаблоны и код для сборки RAG-пайплайнов на LangChain в Python и TypeScript: от загрузки документов до векторного поиска. CX Codex +1 17 500установок agent-platform-rag-engine-management официальный google Скилл работает с корпусами Agent Platform RAG Engine: находит корпуса и файлы, извлекает контекст и помогает готовить ответы на его основе. Подойдёт для задач с RAG в Google Cloud. CX Codex 8 626установок

Из того же набора178

cudaq-guide Проводит по установке CUDA-Q, выбору целей симуляции, доступу к QPU и написанию кернелов на Python. Пригодится, когда нужно быстро разобраться с квантовым стеком NVIDIA. CX Codex +1 2 500установок cuopt-install Помогает развернуть NVIDIA cuOpt для Python, C или REST-сервера через pip, conda и Docker, а также проверить готовность среды. Пригодится при настройке GPU-оптимизации маршрутов. CX Codex +1 2 500установок data-designer Создаёт синтетические наборы данных и Python-конвейеры генерации. Пригодится, когда нужно описать структуру данных и получить скрипт для Data Designer. CX Codex +1 2 500установок deepstream-dev Помогает агенту собирать видеоаналитику на NVIDIA DeepStream SDK: GStreamer-пайплайны, вывод через TensorRT, трекинг и отправка сообщений в брокер. CX Codex +1 2 400установок rag-eval Оценивает качество RAG по файловому набору с corpus/ и train.json. Нужен для сравнения настроек поиска и генерации по метрикам RAGAS. CX Codex +1 2 400установок cuopt-routing-api-python Скилл учит агента решать задачи маршрутизации транспорта через Python API cuOpt: TSP, VRP и pickup-delivery. Пригодится, когда маршруты считают в Python. CX Codex +1 2 300установок dynamo-recipe-runner Скилл подбирает, валидирует, точечно правит и разворачивает готовые Kubernetes-рецепты NVIDIA Dynamo для инференс-моделей под vLLM или SGLang. CX Codex +1 2 300установок deepstream-import-vision-model Скилл проводит модель детекции объектов из HuggingFace или NGC в пайплайн NVIDIA DeepStream: ONNX, TRT-движок, парсер bbox, бенчмарк и PDF-отчёт. CX Codex +1 2 300установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой