告别向量数据库!这款AI文档检索神器准确率飙升98.7%,颠覆你的认知!

GitHub地址：https://github.com/VectifyAI/PageIndex欢迎关注本公众号，获取更多AI技术干货~

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📱 这是什么神仙项目？

最近AI圈子里最火的话题是什么？RAG！RAG！还是RAG！

但是说实话，传统基于向量的RAG方案真的让人又爱又恨。爱它确实能提升问答准确率，恨它检索结果总是差强人意——明明问的是”公司2023年的净利润”，它给你翻出了一大堆关于”2022年净利润预测”的内容，相似度高达99%，但相关性嘛…呵呵🤷‍♂️

这就好比你去图书馆找书，图书管理员给你推荐了一堆”书名看起来很像”的书，但你真正要找的那本却被埋在角落里吃灰。

现在，终于有人站出来说”不”了！

PageIndex 横空出世，主打一个”反骨”：

• ❌ 不要向量数据库
• ❌ 不要文档分块
• ✅ 只要推理能力
• ✅ 只要类人检索

这个项目直接把向量数据库踹开，用LLM的推理能力来实现文档检索，准确率直接干到了 98.7%（FinanceBench基准测试）。这是什么概念？差不多就是100道题能做对98-99道，比那些传统RAG方案强了不止一点点！

✨ 亮点功能大盘点

🌲 智能树结构索引

PageIndex能自动识别文档的结构层次，把一篇长文变成一棵”知识树”。就像人类看书先看目录一样，AI也能快速定位到感兴趣的章节。这可不是简单的文本提取，而是真正理解了文档的逻辑结构！

🧠 推理式检索

这才是PageInde的核心竞争力！它不是机械地匹配关键词，而是像人类一样”思考”。比如你问”公司的财务风险有哪些？”，它会推理出：财务风险→风险章节→具体内容，一步步导航到正确答案。

🔍 视觉原生支持

甚至可以跳过OCR，直接在PDF页面上进行视觉识别！这意味着图表、表格这些传统NLP的噩梦，在PageIndex面前也能被准确理解和检索。

📊 可追溯性强

每个检索结果都能精确到具体的页面和章节，不再是那种”我觉得这篇文章可能相关”的模糊检索。这就是”推理”vs”相似度”的区别！

🛠️ 5分钟快速上手

别以为这么牛的项目很难部署，其实超简单！跟着我一步步来：

1 安装依赖环境

首先确保你的电脑上有Python 3.8+，然后打开终端运行：

pip3 install --upgrade -r requirements.txt

2 配置OpenAI API密钥

在项目根目录创建一个.env文件，把你的OpenAI API密钥填进去：

CHATGPT_API_KEY=你的OpenAI密钥

小提示：没有OpenAI账号的话，得先去注册一个哦～

3 运行PageIndex

假设你有一个PDF文件叫my_document.pdf，放在任意位置，然后运行：

python3 run_pageindex.py --pdf_path /path/to/my_document.pdf

稍等片刻（取决于文档大小），你就能得到一个结构化的JSON文件，里面包含了整篇文档的层次结构。

4 开始检索

有了索引后，就可以进行智能检索了！项目中提供了完整的cookbook示例，比如pageindex_RAG_simple.ipynb，打开照着改改就能用。

（可选）自定义参数

如果你想要更精细的控制，可以调整这些参数：

• --model
  
  : 指定使用的LLM模型（默认gpt-4o-2024-11-20）
• --max-pages-per-node
  
  : 每个节点包含的最大页数（默认10页）
• --max-tokens-per-node
  
  : 每个节点的最大token数（默认20000）

🎯 实际应用场景

场景1：金融分析师的福音

想象一下，你是个金融分析师，手里有几十份上百页的年报需要分析。老板问你：”这几家公司谁的研发投入增长最快？”

传统方法？一页一页翻，眼睛都要瞎了😵PageIndex方法？直接问，AI帮你定位到每个公司的研发投入章节，对比数据，3分钟搞定！

场景2：法律文档检索

律师朋友们，你们懂的。法律文件动不动就几百页，找法条简直是折磨。用了PageIndex，比如问”关于数据隐私保护的规定有哪些？”，它能直接跳到相关章节，还能告诉你这些条款在不同页面的上下文是什么。

场景3：学术论文导航

研究生写论文时最痛苦的就是文献综述。几十篇论文要读，重点内容要整理。PageIndex可以把每篇论文变成结构化的知识树，你要找某个理论的发展历程，它能帮你快速定位到相关章节，大大提高效率！

📜 开源协议

本项目采用 Apache-2.0 开源协议。

⚠️ 免责声明

本文章基于开源项目PageIndex的技术说明整理而成，旨在帮助读者了解该项目的功能和使用方法。文章中涉及的技术细节、性能数据等均来源于项目官方文档及公开信息。本公众号作者不对因使用该项目而造成的任何直接或间接损失承担责任。使用前请仔细阅读项目官方文档并自行评估风险。

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