Box将Nvidia Nemotron嵌入系统接入核心产品，推出面向智能体的内容检索功能
Box在开发者大会上发布Box Content Retrieval，称智能体查询更快、更准、更省；Nvidia高管给出“快 4 倍、错误少 20%、token少 90%”的预期。该功能面向Enterprise Advance客户，明年年初开始推送。
AI解读：Box在周四的开发者大会上展示了Box Content Retrieval，把Nvidia的Nemotron嵌入系统接入产品核心，让智能体借助Nemotron生成的嵌入元数据回答查询。
Box称用户能获得更快、更准确、成本更低的查询；Nvidia生成式AI软件副总裁Kari Briski对TechCrunch表示，她预计查询速度提升 4 倍、错误减少 20%、token用量减少 90%。这两项都是公司方面的说法，不是经独立验证的结果。
该功能面向Box全部Enterprise Advance客户，明年年初开始推送。它实现的是Nvidia的Nemotron Embed项目，即用开放权重的嵌入模型改进自动检索。
Box CEO Aaron Levie称，系统不必让智能体逐篇阅读文档，而是返回与查询或任务最相关的文档片段；Box称系统最适合与活跃智能体配合，并以律师查找条款和判例为例。
Nemotron模型可免费获取，但该系统还依赖Box既有的元数据和权限控制，Levie称其把约五种技术打包进一个API，因此从零复制并不容易。
Box在周四的开发者大会上发布Box Content Retrieval，将Nvidia的Nemotron嵌入系统接入其产品核心，让智能体利用嵌入元数据回答查询。Box称，该功能对用户意味着更快、更准确、成本更低的查询，明年年初面向全部Enterprise Advance客户推送。
Nvidia高管给出的性能预期
Nvidia生成式AI软件副总裁Kari Briski对TechCrunch表示，她预计查询回答速度提升 4 倍、错误减少 20%、token用量减少 90%。这些数字是Nvidia和Box方面的预期，来源未提供独立评测或客户实测数据。
Box表示，该功能实现的是Nvidia的Nemotron Embed项目。该项目提供开放权重的嵌入模型，用大模型对数据做预处理，以便智能体更好地使用。报道提到，Nemotron今年 7 月的版本在衡量检索质量的RTEB基准上登顶。
检索方式与适用场景
Box CEO Aaron Levie称，这项功能“大幅提升了搜索技术对智能体的相关性”：智能体不必逐篇阅读文档，系统会返回与用户查询或智能体任务最相关的文档片段。
Box称，系统最适合与活跃智能体配合，并以律师为例，称其在新系统下能更容易找到相关条款和判例。报道解释，Nemotron的嵌入不只匹配关键词，还能映射底层概念，因此即使措辞或语言不同，搜索工具也能找出相关法律主题。
该功能依赖Box既有的元数据和权限控制。Levie对TechCrunch称，系统“大概把五种不同的技术打包进一个简单的API”，这让从零复刻变得困难。