🚨 Esta herramienta de Python acaba de hacer que las bases de datos vectoriales sean opcionales para RAG. Se llama PageIndex. Lee documentos como tú. No hay incrustaciones. Nada de trozos. No se necesita base de datos vectorial. Aquí está el problema con el RAG normal: Toma tu documento, lo corta en pedacitos, convierte esos fragmentos en números y busca la coincidencia más cercana. Pero la coincidencia más cercana no significa la mejor respuesta. PageIndex funciona de forma completamente diferente. → Lee tu documento completo → Construye una estructura en árbol como un índice → Cuando haces una pregunta, la IA atraviesa ese árbol → Piensa paso a paso hasta encontrar la sección exacta De la misma manera que encontrarías una respuesta en un libro de texto. No se lee cada página. Revisas los capítulos, eliges el correcto y vas directamente a la respuesta. Eso es exactamente lo que PageIndex enseña a hacer a la IA. Aquí viene la parte más loca: Obtuvo un 98,7% de precisión en FinanceBench. Es una prueba en la que la IA responde preguntas reales de los informes de la SEC y de resultados. La mayoría de los sistemas RAG tradicionales no pueden alcanzar ese número. Funciona con PDFs, markdown e incluso imágenes de página raw sin OCR. 100% de código abierto. Licencia del MIT.