在企业级 AI 应用中，如何从包含文本、图表、图像和复杂表格的混合文档中精准提取信息，一直是检索增强生成（RAG）系统的核心挑战。2026 年初，NVIDIA 发布了 Nemotron ColEmbed V2 系列模型，通过“延迟交互...
Multimodal Retrieval Excellence: Deep Dive into Nemotron ColEmbed V2
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AI 幻觉的终结？RAG 2.0 与长上下文模型的共生之路
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2026 AI 检索新纪元：多模态表征、合规性评价与合成数据工坊
2026 AI 检索新纪元：多模态表征、合规性评价与合成数据工坊在 DeepSeek 引发的开源海啸之后，AI 领域的焦点正迅速向检索增强生成（RAG）的深度进化——多模态检索、去中心化评价以及合成数据生产转移。 1. Nemotro...
2026年 AI Agent 部署全攻略：从零构建基于 RAG 2.0 的私有化自动办公流
2026年 AI Agent 部署全攻略：从零构建基于 RAG 2.0 的私有化自动办公流在 2026 年，如果你还在手动整理会议纪要或者同步跨平台任务，那么你可能已经错过了这一轮效率革命的最前沿。随着多模态检索与 RAG 2.0 技...
2026年多模态检索与 RAG 2.0：Nemotron ColEmbed V2 与 ViDoRe V3 的深度技术拆解
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