🚨 Dette Python-verktøyet gjorde bare vektordatabaser valgfrie for RAG. Den heter PageIndex. Den leser dokumenter slik du gjør. Ingen embeddings. Ingen klumping. Ingen vektordatabase nødvendig. Her er problemet med vanlig RAG: Den tar dokumentet ditt, deler det i små biter, gjør disse bitene om til tall, og søker etter nærmeste treff. Men nærmeste match betyr ikke det beste svaret. PageIndex fungerer helt annerledes. → Den leser hele dokumentet ditt → Bygger en trestruktur som en innholdsfortegnelse → Når du stiller et spørsmål, går AI-en gjennom det treet → Den tenker steg for steg til den finner akkurat riktig seksjon På samme måte som du finner et svar i en lærebok. Du leser ikke hver side. Du sjekker kapitlene, velger det riktige, og går rett til svaret. Det er nettopp det PageIndex lærer AI å gjøre. Her er den villeste delen: Den oppnådde 98,7 % nøyaktighet på FinanceBench. Det er en test hvor AI svarer på reelle spørsmål fra SEC-innleveringer og resultatrapporter. De fleste tradisjonelle RAG-systemer kan ikke måle seg med det tallet. Fungerer med PDF-filer, markdown og til og med rå sidebilder uten OCR. 100 % åpen kildekode. MIT-lisens.