PageIndex

Los sistemas RAG tradicionales se basan en la búsqueda vectorial y la similitud semántica — pero en ámbitos de alto riesgo como las finanzas, el derecho y la sanidad, la similitud no equivale a la relevancia. PageIndex es un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de razonamiento nativo que va más allá de los vectores para ofrecer una recuperación de información de documentos profesionales complejos y extensos, similar a la humana, precisa y rastreable.

Inspirado en la inteligencia de búsqueda en árbol de AlphaGo, PageIndex transforma los documentos en estructuras de árbol jerárquicas y utiliza el razonamiento multi-paso para navegarlos — tal como lo haría un experto. Sin bases de datos vectoriales. Sin fragmentación de texto. Sin recuperación ciega de los K-principales. Simplemente resultados precisos, transparentes y que preservan el contexto.

Perfecto para informes financieros, contratos legales, historiales médicos y manuales técnicos, PageIndex establece un nuevo estándar de precisión y fiabilidad en la IA empresarial.

Características Clave

🔍 Recuperación Basada en Razonamiento
En lugar de hacer coincidir palabras clave o incrustaciones, PageIndex realiza una búsqueda en árbol multi-paso con razonamiento lógico para encontrar exactamente la información correcta. Esto imita cómo los expertos navegan por los documentos — siguiendo una jerarquía mental — lo que lleva a una precisión drásticamente mayor, especialmente cuando el contenido es semánticamente similar pero contextualmente distinto.

📄 Sin Fragmentación, Preservación Total del Contexto
Dile adiós a las divisiones de texto arbitrarias. PageIndex mantiene la estructura lógica completa de su documento generando un índice de árbol jerárquico. Esto elimina la fragmentación del contexto y asegura que las relaciones matizadas entre las secciones se preserven — algo crítico para un análisis preciso.

💾 No se Requiere Base de Datos Vectorial
PageIndex utiliza estructuras de árbol ligeras basadas en JSON en lugar de bases de datos vectoriales. Esto elimina la complejidad de la infraestructura, reduce la latencia y disminuye los costes — todo ello mejorando la precisión de la recuperación. Obtendrá cero sobrecarga vectorial, con máximo control.

🧠 Rutas de Búsqueda Transparentes y Trazables
Cada recuperación incluye la trayectoria completa de razonamiento — mostrando exactamente cómo el sistema llegó al resultado. Con los ID de nodo y las referencias exactas de página incluidas, puede verificar cada respuesta y auditar decisiones, lo que hace que PageIndex sea ideal para entornos regulados o sensibles al cumplimiento.

🎯 Sin Límites Top-K — Recupera Todo el Contenido Relevante
El RAG tradicional le obliga a adivinar cuántos resultados (Top-K) recuperar. PageIndex identifica automáticamente todos los nodos relevantes a través del árbol del documento, eliminando las conjeturas y asegurando que no se pase por alto nada crítico.

Casos de Uso

📊 Análisis de Informes Financieros
Extraiga factores de riesgo precisos, resúmenes de ganancias o divulgaciones de cumplimiento de los informes 10-K y anuales. A diferencia de la búsqueda vectorial, que a menudo recupera texto genérico predefinido, PageIndex navega directamente a la sección exacta que discute riesgos materiales o proyecciones financieras — incluso cuando el lenguaje es repetitivo.

⚖️ Revisión de Documentos Legales
Localice rápidamente cláusulas relevantes en contratos, jurisprudencia o documentos regulatorios. PageIndex comprende la lógica jerárquica de los documentos legales, lo que le permite identificar enmiendas, obligaciones o términos específicos de jurisdicción con una precisión de nivel experto.

🏥 Resumen de Historias Clínicas
Recupere historiales de pacientes específicos, planes de tratamiento o notas de diagnóstico de largos EHR. Al preservar la estructura y el contexto, PageIndex garantiza una recuperación clínicamente precisa — crucial para el diagnóstico asistido por IA o la coordinación de la atención.

Cómo Funciona: El Pipeline de PageIndex

1. 📑 PageIndex OCR
   Convierte PDFs en markdown estructurado preservando la jerarquía global — títulos, secciones, tablas, viñetas — a lo largo de las páginas. Utiliza modelos de visión-lenguaje de contexto largo para ver el documento completo como una estructura unificada.

2. 🌲 Tree Generation
   Construye un árbol de "tabla de contenidos" a partir del markdown. Cada nodo contiene un resumen, una referencia de página y subsecciones anidadas — creando un grafo de conocimiento navegable y listo para LLM.

3. 🔎 Retrieval via Tree Search
   Dada una consulta, el sistema realiza una travesía de árbol guiada por LLM, razonando paso a paso para encontrar los nodos más relevantes. Devuelve tanto el contenido como la ruta de búsqueda — completamente explicable.

Conclusión:

PageIndex redefine lo que es posible en la inteligencia documental. Al reemplazar la frágil búsqueda vectorial con una recuperación basada en el razonamiento, ofrece una precisión, transparencia y fidelidad contextual inigualables para aplicaciones de misión crítica.

Si trabaja con documentos largos, complejos y específicos de un dominio, y necesita respuestas en las que pueda confiar, PageIndex no es solo una mejora — es una necesidad.