🚨 Essa ferramenta em Python acabou de tornar os bancos de bancos vetoriais opcionais para o RAG. Chama-se PageIndex. Ele lê documentos do jeito que você. Sem embeddings. Sem pedaços. Não é necessário banco de dados vetorial. Aqui está o problema com o RAG normal: Ele pega seu documento, corta em pedaços minúsculos, transforma esses pedaços em números e procura a correspondência mais próxima. Mas a correspondência mais próxima não significa a melhor resposta. O PageIndex funciona completamente diferente. → Ele lê seu documento completo → Constrói uma estrutura em árvore como um sumário → Quando você faz uma pergunta, a IA passa por essa árvore → Ele pensa passo a passo até encontrar a seção exata certa Do mesmo jeito que você encontraria uma resposta em um livro didático. Você não lê todas as páginas. Você confere os capítulos, escolhe o certo e vai direto para a resposta. É exatamente isso que o PageIndex ensina a IA a fazer. Aqui está a parte mais louca: Obteve 98,7% de precisão no FinanceBench. Esse é um teste em que a IA responde perguntas reais de registros da SEC e relatórios de resultados. A maioria dos sistemas RAG tradicionais não consegue alcançar esse número. Funciona com PDFs, markdown e até imagens de páginas brutas sem OCR. 100% código aberto. Licença do MIT.