关于 nemotron-retrieval-recipes
用于在源码检出或已安装包中处理 Nemotron 嵌入与重排序配方的技能。它根据检索问题匹配配方,并强调以当前检出内容核对命令、先预览再谨慎执行。
主要功能
- 01将问题匹配到嵌入或重排序配方
- 02依据当前检出内容核对命令
- 03执行前预览运行计划
- 04检查配置与 dotlist 覆盖项
- 05解读评估指标
适用场景
- 01为候选文档缺失选择配方
- 02改善已检索结果的排序
- 03规划运行并检查前置条件
- 04诊断配方阶段故障
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ promptingcompany/ nv-skills --skill nemotron-retrieval-recipes安装后在 Claude Code 中输入/nemotron-retrieval-recipes确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
BENCHMARK.mdskill-card.mdskill.oms.sigevals/.gitignoreEVAL.mdevals.jsonreferences/embed.mdevaluation.mdremote.mdrerank.md详细介绍
Nemotron 检索方案
调用方式:$nemotron-retrieval-recipes。
用途
使用此技能处理源代码检出目录或已安装软件包中的公开 Nemotron 嵌入和重排检索方案。优先以当前检出内容为准,而不是依赖记忆,因为方案 CLI、配置、容器和输出路径都在积极变更。只有在方案目录和匹配的 CLI 文件均存在时,才将相应方案系列视为可用。
这是面向公众的产品技能,并非仅供贡献者使用。相较于静态文档,它的价值在于引导 Agent 将用户的检索故障归入正确的方案系列,使文档与当前检出内容保持一致,避免意外启动长时间运行的任务,保护机密信息,并提供具体的预览、执行和运行报告命令。
仅将它用于与公开 Nemotron embed 或 rerank 方案流程相关的任务。如果请求涉及无关的检索理论、通用向量数据库选择、通用基准测试建议,或非方案相关的 Docker/Slurm/NIM 故障排查,请以简短的范围说明结束本轮,不要检查方案文件。
安全说明
使用 Bash 进行仓库范围内的检查、查看帮助、试运行和用户批准的执行命令。除非用户明确要求,否则不要运行 API、GPU、Docker、Slurm、NIM 或其他长时间运行的任务。切勿运行会广泛转储环境信息或泄露机密值的命令。优先使用 dotlist 覆盖和检查配置,而不是编辑方案默认值。
来源优先级
冲突时按以下顺序处理:
- 当前检出内容中的方案、CLI、配置和源文件。
- 此技能中附带的参考资料。
- 用户提供的文档或保存的片段。
- 记忆。
对于可运行命令,以当前检出内容为准。如果缺少必需的方案目录、CLI 命令、配置或环境配置文件,应报告阻碍,而不是猜测。
先决条件
- 仓库环境:
uv sync --all-extras,或当前检出内容文档中最相关的最小 extra。 - Stage 0 SDG:
NVIDIA_API_KEY;切勿要求用户粘贴机密值。 - Stage 1-4 GPU 任务:需要 CUDA/NVIDIA 驱动可用且 VRAM 充足。
- Stage 4 导出:使用 TensorRT 时需要 NeMo Export-Deploy 容器。
- Stage 5 部署:Docker、NGC 访问权限和
NGC_API_KEY。 - 远程执行:使用
--run或--batch时需要根目录下的env.toml配置;若涉及远程调度、日志或 GPU 分配,请加载references/remote.md。
说明
- 确定方案系列。
- 对于嵌入、embed、bi-encoder、向量搜索、第一阶段检索、Recall@k 偏低、缺少相关文档、NIM 嵌入或
nemotron embed,请使用references/embed.md。 - 对于 rerank、重排器、cross-encoder、第二阶段检索、召回率可接受但顶部排序较差、Recall 良好但 nDCG 偏低,或
nemotron rerank,请使用references/rerank.md。 - 只有在用户询问两个系列,或询问应选择哪个系列时,才同时使用两个参考资料。
- 对于嵌入、embed、bi-encoder、向量搜索、第一阶段检索、Recall@k 偏低、缺少相关文档、NIM 嵌入或
- 根据检索故障模式确定要调优的模型。
- 如果相关文档未出现在候选集中,优先微调嵌入模型。
- 如果已检索到相关文档,但它们在顶部附近的排序不佳,优先微调重排器。
- 对于生产环境中的检索技术栈,请记住这两者互为补充:先 embed,再对候选项进行 rerank。
- 确定意图:规划运行、执行某个阶段、调试故障、调优超参数、解读指标、导出/部署模型、检查配置,或提出 dotlist 覆盖方案。
- 行动前检查当前公开接口:
- 方案文件:
src/nemotron/recipes/<embed|rerank>/ - CLI 文件:
src/nemotron/cli/commands/<embed|rerank>/ - 默认配置:
src/nemotron/recipes/<family>/stage*/config/default.yaml - 帮助和试运行:
uv run nemotron <family> --help、uv run nemotron <family> <stage> -c default -d
- 方案文件:
安全工作流
- 只收集与任务相关的上下文:语料库路径、现有 SDG/训练/评估数据、目标阶段范围、输出目录、检查点路径、执行模式、GPU ID,以及所需密钥是否已配置。绝不要要求用户粘贴密钥值。
- 先进行成本较低的检查,再执行成本较高的工作:
uv run nemotron <family> --helpuv run nemotron <family> <stage> --helpuv run nemotron <family> <stage> -c default -duv run nemotron <family> run -c default -d --from <stage> --to <stage>run --help可能不会显示继承的-c和-d选项,尽管run -c default -d ...可以正常运行;不确定时,请通过运行试运行来验证。- 在已准备好的检出目录中,执行
uv run --no-sync ... --help或uv run --no-sync ... -d,可避免只读检查期间意外同步依赖。
- 检查请求阶段的前置条件:
- 仓库环境:
uv sync --all-extras,或使用仓库文档说明的最小相关 extra。 - 阶段 0 SDG:
NVIDIA_API_KEY。 - 阶段 1-4 GPU 工作:CUDA/NVIDIA 驱动是否可用,以及 VRAM 是否充足。
- 阶段 4 导出:使用 TensorRT 时需要 NeMo Export-Deploy 容器。
- 阶段 5 部署:Docker、NGC 访问权限和
NGC_API_KEY。 - 远程执行:
--run或--batch需要根目录中的env.toml配置文件;涉及远程调度、日志或 GPU 分配时,加载references/remote.md。
- 仓库环境:
- 除非用户要求可复用的配置更改,否则使用点列表覆盖项,而不要编辑默认值。确保各阶段的序列长度、前缀、池化/归一化、提示词模板和困难负样本数量保持一致。
- 除非用户明确要求运行,否则不要启动 API、GPU、Docker、Slurm、NIM 或长时间运行的作业。优先提供或执行试运行、配置审查和小规模试点。
- 如果用户指定了 GPU ID,请为每个阶段的命令设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<ids>。 - 进行多阶段本地运行时,优先使用
uv run nemotron <family> run -c default --from <stage> --to <stage>。默认的run目标会在eval阶段停止;export和deploy需显式启用。 - 评估质量时,在建议部署前,先使用固定的留出评估集与基础模型进行比较。不要用单独的公开基准评估替代该方案自身的阶段 3 评估。
- 对于长时间运行的 SDG、数据准备、微调或评估工作,以适合会话安全的方式启动进程,并以符合人工监控节奏的间隔轮询:小规模试点约每 60 秒一次,较大规模运行约每 120-300 秒一次。
- 遇到故障时,加载
PITFALLS.md,确定失败阶段,然后检查该阶段的配置、预期输入、输出目录,以及对应的 CLI 包装器或run_uv.py。
参考资料
references/embed.md:嵌入方案的阶段、命令、默认值、输出路径和操作模式。references/rerank.md:重排方案的阶段、命令、默认值、输出路径和操作模式。references/evaluation.md:指标解读、比较规范和部署就绪情况检查。references/remote.md:远程执行配置文件、批处理/运行模式、GPU 作用域、日志和轮询。PITFALLS.md:SDG、数据准备、训练、评估、导出、部署和 CLI 设置中常见故障及恢复方法。
示例
用户问:“召回率还不错,但 nDCG 很差,正确段落排在第 40 位左右。我应该调整嵌入模型还是重排模型?”
加载 references/rerank.md 和 references/evaluation.md,说明召回率尚可但前列排序较差,表明应调整重排器,然后提供训练前的低成本预览。
uv run nemotron rerank run -c default -d --from prep --to eval
故障排查
遇到故障时,先加载 PITFALLS.md。确定失败阶段,然后检查该阶段的配置、预期输入、输出目录,以及对应的 CLI 包装器或 run_uv.py。
限制
- 捆绑的参考资料是精简快照;执行前,请根据当前检出版本核实命令、标志、默认值和输出路径。
- 此技能不提供数据集、检查点、凭据、GPU 算力、Docker 镜像或 NIM 服务。
输出风格
在提供规划或调试建议时,如有帮助,请采用以下格式:Decision、Why、Required inputs、Preview command、Execution command、Avoid 和 Next step。简短回答中可省略不相关的字段。
提供具体命令和文件路径。说明假设、预期输入、预期输出,以及能证明下一步已就绪的最低成本验证方法。对于耗时较长的阶段,请将预览命令与执行命令分开,让用户自行决定是否执行。
报告试运行或实际运行时,请附上简明的运行报告:命令、模式、配置、dotlist 覆盖项、输入路径、输出路径、验证信号或指标文件,以及下一项最低成本检查。若能获取检出版本的提交信息,也请一并提供。