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.
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/nemo-retriever/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nemo-retriever/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/nemo-retriever/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/nemo-retriever/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills nemo-retriever2Вручную: положить файлы
.github/skills/nemo-retriever/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nemo-retrieverВручную: положить файлы
.devin/skills/nemo-retriever/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-retriever -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
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