🚨 Deze Python-tool heeft vector databases optioneel gemaakt voor RAG. Het heet PageIndex. Het leest documenten zoals jij dat doet. Geen embeddings. Geen chunking. Geen vector database nodig. Hier is het probleem met normale RAG: Het neemt je document, snijdt het in kleine stukjes, zet die stukjes om in getallen en zoekt naar de dichtstbijzijnde match. Maar de dichtstbijzijnde match betekent niet de beste antwoord. PageIndex werkt helemaal anders. → Het leest je volledige document → Bouwt een boomstructuur zoals een inhoudsopgave → Wanneer je een vraag stelt, loopt de AI door die boom → Het denkt stap voor stap totdat het de exact juiste sectie vindt Op dezelfde manier waarop jij een antwoord in een leerboek zou vinden. Je leest niet elke pagina. Je controleert de hoofdstukken, kiest de juiste en gaat direct naar het antwoord. Dat is precies wat PageIndex de AI leert te doen. Hier is het wildste deel: Het scoorde 98,7% nauwkeurigheid op FinanceBench. Dat is een test waarbij AI echte vragen beantwoordt uit SEC-verklaringen en winstrapporten. De meeste traditionele RAG-systemen kunnen dat cijfer niet evenaren. Werkt met PDF's, markdown en zelfs ruwe pagina-afbeeldingen zonder OCR. 100% Open Source. MIT Licentie.