PageIndex 无分块文档索引系统实战指南
PageIndex 是一个专为基于推理的 RAG（检索增强生成）设计的文档索引系统。在处理专业长文档时，传统向量检索往往面临'相似性≠相关性'的困境。PageIndex 通过树状索引和推理搜索，实现了更接近人类专家级别的文档分析能力。
核心设计思路
该系统采用无向量数据库、无分块的创新架构。它不依赖人工分块，而是按自然章节组织文档，让 AI 能够像人类专家一样思考和推理，精准定位文档中最相关的内容。
主要优势包括：
- 无向量数据库：使用文档结构和 LLM 推理进行检索
- 无分块处理：按自然章节组织文档，而非人工分块
- 人类级检索：模拟专家在复杂文档中导航和提取知识的过程
- 透明检索流程：基于推理的检索，可追溯且可解释
树状结构解析
PageIndex 能够将冗长的 PDF 文档转换为语义树状结构，类似于'目录'但为大型语言模型优化。这种结构特别适合财务报表、监管文件、学术教材、法律或技术手册等超出 LLM 上下文限制的文档。
生成的节点示例如下：
{
"title": "Financial Stability",
"node_id": "0006",
"start_index": 21,
"end_index": 22,
"summary": "The Federal Reserve ...",
"nodes": [
{
"title": "Monitoring Financial Vulnerabilities",
"node_id": "0007"
}
]
}