🚨 Acest instrument Python tocmai a făcut bazele de date vectoriale opționale pentru RAG. Se numește PageIndex. Citește documentele așa cum o faci tu. Niciun embedding. Fără bucăți. Nu este nevoie de bază de date vectorială. Iată problema cu RAG-ul normal: Ia documentul tău, îl taie în bucăți mici, transformă acele bucăți în numere și caută cea mai apropiată potrivire. Dar cea mai apropiată potrivire nu înseamnă cel mai bun răspuns. PageIndex funcționează complet diferit. → Citește documentul tău complet → Construiește o structură arborelui ca un cuprins → Când pui o întrebare, AI-ul trece prin acel copac → Gândește pas cu pas până găsește secțiunea exactă corectă La fel cum ai găsi un răspuns într-un manual. Nu citești fiecare pagină. Verifici capitolele, alegi cel potrivit și mergi direct la răspuns. Exact asta învață PageIndex AI-ul să facă. Iată partea cea mai nebună: A obținut o acuratețe de 98,7% pe FinanceBench. Acesta este un test în care IA răspunde la întrebări reale din depuse la SEC și rapoarte de câștiguri. Majoritatea sistemelor RAG tradiționale nu pot atinge acel număr. Funcționează cu PDF-uri, markdown și chiar imagini raw fără OCR. 100% Open Source. Licență MIT.