🚨 To narzędzie Python właśnie uczyniło bazy danych wektorowych opcjonalnymi dla RAG. Nazywa się PageIndex. Odczytuje dokumenty tak, jak ty. Bez osadzeń. Bez dzielenia. Bez potrzeby bazy danych wektorowej. Oto problem z normalnym RAG: Bierze twój dokument, dzieli go na małe kawałki, zamienia te kawałki na liczby i szuka najbliższego dopasowania. Ale najbliższe dopasowanie nie oznacza najlepszego odpowiedzi. PageIndex działa zupełnie inaczej. → Odczytuje twój pełny dokument → Buduje strukturę drzewa jak spis treści → Kiedy zadajesz pytanie, AI przechodzi przez to drzewo → Myśli krok po kroku, aż znajdzie dokładnie odpowiednią sekcję Tak samo, jak ty znalazłbyś odpowiedź w podręczniku. Nie czytasz każdej strony. Sprawdzasz rozdziały, wybierasz odpowiedni i idziesz prosto do odpowiedzi. Dokładnie to PageIndex uczy AI robić. Oto najdziksza część: Uzyskał 98,7% dokładności w FinanceBench. To test, w którym AI odpowiada na prawdziwe pytania z dokumentów SEC i raportów zysków. Większość tradycyjnych systemów RAG nie może się zbliżyć do tego wyniku. Działa z PDF-ami, markdownem, a nawet surowymi obrazami stron bez OCR. 100% Open Source. Licencja MIT.