Nemotron Labs：AI 智能體如何將文檔轉化為實時商業智能

基于 NVIDIA Nemotron 開放模型的 AI 驅動文檔智能，增強科學研究、金融和法律等領域工作流。

智能文檔處理是一種由 AI 驅動的工作流，可以自動讀取、理解文檔并從中提取見解。它依托 AI 智能體和檢索增強生成 (RAG) 等技術，解析文檔中的多種格式（包括表格、圖表、圖像和文本），并將多模式內容轉化為易于其他多智能體系統以及人類運用的洞察。

借助 NVIDIA Nemotron 開放模型和 GPU 加速庫，組織可以構建 AI 驅動的文檔智能系統，用于研究、金融服務、法律等領域工作流。

• 文檔處理如何優化商業智能：文檔智能系統能夠從復雜的布局中提取意義，擴展到龐大的文件庫，并準確顯示答案的來源，這在高風險環境中非常有用。這些系統：

1. 理解豐富的文檔內容，超越簡單的文本抓取，從圖表、表格、圖形和混合語言頁面中捕獲信息，并像人類處理文檔一樣識別其結構、關系和上下文內容。
2. 處理大量動態數據，并行攝取和處理海量文檔，同時保持知識庫的持續更新。
3. 精確定位用戶所需的內容，幫助 AI 智能體精確找出與查詢最相關的段落、表格或文字，從而提供精準和準確的響應。
4. 通過提供對特定頁面或圖表的引用，展示答案背后的證據，使團隊能夠獲得透明度和可審計性，這在受監管業中尤為關鍵。

• 工作中的文檔智能：基于 NVIDIA Nemotron RAG 模型、Nemotron Parse 和加速計算構建的智能文檔處理系統，已經在重塑各行業組織從文檔中獲取洞察的方式。

• 借助 NVIDIA 技術設計智能文檔處理應用：強大且適用特定領域的文檔智能管道需要能夠處理數據提取、嵌入和重排名的技術，同時確保數據的安全性，并遵循相關法規。

1. 提取：Nemotron 提取和 OCR 模型快速攝取多模式 PDF、文本、表格、圖形和圖像，將其轉換為結構化、機器可讀的內容，同時保留其布局和語義。
2. 嵌入：Nemotron 嵌入模型將段落、實體和視覺元素轉化為適用于文檔檢索的向量表示，從而實現語義準確的搜索。
3. 重排名：Nemotron 重排名模型對候選段落進行評估，以確保最相關的內容作為大語言模型 (LLM) 的上下文，從而提高答案的準確性并減少幻覺。
4. 解析：Nemotron Parse 模型解析文檔語義，以精確的空間定位和正確的閱讀流程提取文本和表格。克服布局的可變性，將非結構化的文檔轉化為可操作的數據，從而提高了 LLM 和代理式工作流的準確性。

這些功能打包為 NVIDIA NIM 和基礎模型，可在 NVIDIA GPU 上高效運行，使團隊能夠從概念驗證擴展到生產部署落地，同時將敏感數據保留在其選擇的云或數據中心環境中。

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