🚨 Alat Python ini baru saja membuat database vektor opsional untuk RAG. Ini disebut PageIndex. Ini membaca dokumen seperti yang Anda lakukan. Tidak ada penyematan. Tidak ada pemotongan. Tidak diperlukan database vektor. Inilah masalah dengan RUG normal: Ia mengambil dokumen Anda, memotongnya menjadi potongan-potongan kecil, mengubah potongan-potongan itu menjadi angka, dan mencari kecocokan terdekat. Tapi kecocokan terdekat tidak berarti jawaban terbaik. PageIndex bekerja sama sekali berbeda. → Membaca dokumen lengkap Anda → Membangun struktur pohon seperti daftar isi → Saat Anda mengajukan pertanyaan, AI berjalan melalui pohon itu → Ia berpikir selangkah demi selangkah sampai menemukan bagian yang tepat Dengan cara yang sama Anda akan menemukan jawaban di buku teks. Anda tidak membaca setiap halaman. Anda memeriksa bab, memilih yang tepat, dan langsung menuju jawabannya. Itulah yang diajarkan PageIndex kepada AI untuk dilakukan. Inilah bagian terliar: Itu mencetak akurasi 98,7% di FinanceBench. Itu adalah tes di mana AI menjawab pertanyaan nyata dari pengajuan SEC dan laporan pendapatan. Sebagian besar sistem RAG tradisional tidak dapat menyentuh angka itu. Bekerja dengan PDF, penurunan harga, dan bahkan gambar halaman mentah tanpa OCR. 100% Sumber Terbuka. Lisensi MIT.