它能做什么
- 用分层树索引替代向量索引,面向长文档做推理式检索
- 不依赖向量数据库,也不再做固定分块
- 提供开源版与云端 Page Search API,可自部署或直接调用
- 官网称在 FinanceBench 上达到 98.7% 准确率,检索过程可追溯
适合谁
- 搭建 RAG 知识库的开发者
- 希望减少向量数据库依赖的检索场景
- 研究推理式文档检索的团队
详细介绍
PageIndex 是一个面向检索增强生成场景的文档索引项目,重点探索不依赖向量数据库、以推理方式完成检索的 RAG 路线。它适合正在搭建知识库、文档问答或企业搜索系统的开发者评估和试用。
项目以 Python 编写,采用 MIT 许可证开源,代码托管在 GitHub。官网提供项目入口,具体安装、索引构建与检索接入方式需参考仓库文档。
对于希望减少向量库依赖、或想研究文档索引与推理式检索结合的团队,PageIndex 提供了一个可自部署的开源参考实现。


