🚨 Cet outil Python vient de rendre les bases de données vectorielles optionnelles pour le RAG. Il s'appelle PageIndex. Il lit les documents comme vous le faites. Pas d'embeddings. Pas de découpage. Pas de base de données vectorielle nécessaire. Voici le problème avec le RAG normal : Il prend votre document, le découpe en petits morceaux, transforme ces morceaux en nombres et recherche la correspondance la plus proche. Mais la correspondance la plus proche ne signifie pas la meilleure réponse. PageIndex fonctionne complètement différemment. → Il lit votre document entier → Construit une structure arborescente comme une table des matières → Lorsque vous posez une question, l'IA parcourt cet arbre → Elle réfléchit étape par étape jusqu'à ce qu'elle trouve la section exacte De la même manière que vous trouveriez une réponse dans un manuel. Vous ne lisez pas chaque page. Vous vérifiez les chapitres, choisissez le bon, et allez directement à la réponse. C'est exactement ce que PageIndex apprend à faire à l'IA. Voici la partie la plus folle : Il a obtenu 98,7 % de précision sur FinanceBench. C'est un test où l'IA répond à de vraies questions provenant des dépôts SEC et des rapports de résultats. La plupart des systèmes RAG traditionnels ne peuvent pas atteindre ce chiffre. Fonctionne avec des PDF, du markdown, et même des images de pages brutes sans OCR. 100 % Open Source. Licence MIT.