SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
NVIDIA RAG Blueprintは、企業データを基にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを構築するためのリファレンス実装です。NVIDIAのNIMマイクロサービス群と統合レイヤーを用い、検索・再ランキング・生成をGPUで高速に行える構成を提供します。想定ユーザーは、社内ナレッジに基づく正確な自然言語質問応答システムを開発・運用する企業や開発者です。 主な機能： - マルチモーダル取り込み（テキスト、表、図表、画像、音声、OCR）とカスタムメタデータ対応 - ハイブリッド検索（密ベクトル＋スパース検索）、再ランキング、複数コレクション対応、GPU加速インデックス - クエリ分解・フィルタ式生成、反映（reflection）による精度向上 - マルチモーダル／ビジョン言語モデル対応の生成、文書要約、プログラマブルなガードレール（安全制御） - 評価スクリプト（RAGAS）、サンプルUI（マルチターン・マルチセッション） - 統合レイヤー：LangChainベースのオーケストレータ、cuVS対応のベクトルDB（Milvus/Elasticsearch）、NeMo Retriever抽出サービス - 展開・運用：ローカルDockerやKubernetes、NIM Operator、テレメトリ、OpenAI互換API 構成はモジュール化されており、既存モデル（Nemotron、Retriever各種）や外部ベクトルDBを差し替えて利用できます。
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Owner
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-08 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-08-17 16:16 |
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