PAGEINDEX

RAG

我用PageIndex替换了向量库

如果你已经构建RAG系统有一段时间了，你知道这种沮丧。你花几个小时设置嵌入、调整块大小、选择正确的向量数据库，然后你的系统仍然返回错误的答案。

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PageIndex：将检索视为推理

一个基于推理的树搜索框架如何达到98.7%的准确率——并悄然挑战一个价值22亿美元的传统RAG产业。

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PageIndex：基于推理的RAG

PageIndex用两个步骤取代了整个分块-嵌入-搜索流程：从文档构建层次树，然后让LLM对该树进行推理以找到答案。

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基于PageIndex的文档问答

我一直在构建和探索基于 RAG 的 AI 解决方案，并尝试了大多数为改进 RAG 而开发的方法。但传统的 RAG 系统存在局限性。PageIndex 提供了一种不同的方法，并创建了一种不同的文档和文本分块以及检索方式。

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PageIndex vs. 传统RAG

一些人称PageIndex为"RAG杀手"，我花了一周时间将PageIndex与领先的RAG提供商进行基准测试。结果讲述了一个更微妙的故事 —— 并揭示了没有人正在谈论的一个基本局限。