PageIndex

Les systèmes RAG traditionnels s'appuient sur la recherche vectorielle et la similarité sémantique — mais dans des domaines à enjeux élevés comme la finance, le droit et la santé, la similarité ne rime pas avec pertinence. PageIndex est un système de Génération Augmentée par la Récupération (RAG) intrinsèquement axé sur le raisonnement, qui dépasse l'approche vectorielle pour offrir une récupération d'informations précise, traçable et similaire à celle d'un humain, à partir de documents professionnels complexes et volumineux.

Inspiré par l'intelligence de recherche arborescente d'AlphaGo, PageIndex transforme les documents en structures arborescentes hiérarchiques et utilise un raisonnement en plusieurs étapes pour les parcourir — à l'image d'un expert. Fini les bases de données vectorielles. Fini la segmentation de texte. Fini la récupération top-K aveugle. Simplement des résultats précis, transparents et préservant le contexte.

Idéal pour les rapports financiers, les contrats juridiques, les dossiers médicaux et les manuels techniques, PageIndex établit une nouvelle norme en matière de précision et de fiabilité pour l'IA d'entreprise.

Key Features

🔍 Récupération Basée sur le Raisonnement
Au lieu de faire correspondre des mots-clés ou des embeddings, PageIndex effectue une recherche arborescente en plusieurs étapes avec un raisonnement logique pour trouver exactement la bonne information. Cela imite la façon dont les experts naviguent dans les documents — en suivant une hiérarchie mentale — conduisant à une précision considérablement accrue, en particulier lorsque le contenu est sémantiquement similaire mais contextuellement distinct.

📄 Pas de Segmentation, Préservation Complète du Contexte
Dites adieu aux découpages de texte arbitraires. PageIndex maintient la structure logique complète de votre document en générant un index arborescent hiérarchique. Cela élimine la fragmentation contextuelle et garantit la préservation des relations nuancées entre les sections — un point essentiel pour une analyse précise.

💾 Aucune Base de Données Vectorielle Requise
PageIndex utilise des structures arborescentes légères basées sur JSON au lieu de DBs vectorielles. Cela élimine la complexité de l'infrastructure, réduit la latence et diminue les coûts — tout en améliorant la précision de la récupération. Vous bénéficiez d'une surcharge vectorielle nulle, avec un contrôle maximal.

🧠 Chemins de Recherche Transparents & Traçables
Chaque récupération inclut la trajectoire de raisonnement complète — montrant exactement comment le système est parvenu au résultat. Avec les identifiants de nœuds et les références de pages exactes inclus, vous pouvez vérifier chaque réponse et auditer les décisions, rendant PageIndex idéal pour les environnements réglementés ou sensibles à la conformité.

🎯 Pas de Limites Top-K — Récupérez Tout le Contenu Pertinent
Les systèmes RAG traditionnels vous obligent à deviner combien de résultats (top-K) récupérer. PageIndex identifie automatiquement tous les nœuds pertinents à travers l'arborescence du document, éliminant les conjectures et garantissant que rien d'essentiel n'est manqué.

Use Cases

📊 Analyse de Rapports Financiers
Extrayez des facteurs de risque précis, des résumés de bénéfices ou des divulgations de conformité à partir des 10-Ks et des rapports annuels. Contrairement à la recherche vectorielle, qui récupère souvent du texte générique, PageIndex navigue directement vers la section exacte traitant des risques matériels ou des prévisions financières — même lorsque le langage est répétitif.

⚖️ Examen de Documents Juridiques
Localisez rapidement les clauses pertinentes dans les contrats, la jurisprudence ou les dépôts réglementaires. PageIndex comprend la logique hiérarchique des documents juridiques, lui permettant de cibler les amendements, les obligations ou les termes spécifiques à une juridiction avec une précision de niveau expert.

🏥 Synthèse de Dossiers Médicaux
Récupérez l'historique spécifique des patients, les plans de traitement ou les notes de diagnostic à partir de longs EHRs. En préservant la structure et le contexte, PageIndex assure une récupération cliniquement précise — essentielle pour le diagnostic assisté par l'IA ou la coordination des soins.

How It Works: The PageIndex Pipeline

1. 📑 PageIndex OCR
   Convertit les PDFs en markdown structuré tout en préservant la hiérarchie globale — titres, sections, tableaux, listes à puces — à travers les pages. Utilise des modèles vision-langage à long contexte pour visualiser l'ensemble du document comme une structure unifiée.

2. 🌲 Génération d'Arborescence
   Construit une arborescence de type "table des matières" à partir du markdown. Chaque nœud contient un résumé, une référence de page et des sous-sections imbriquées — créant un graphe de connaissances navigable, prêt pour les LLM.

3. 🔎 Récupération via Recherche Arborescente
   Pour une requête donnée, le système effectue une traversée d'arborescence guidée par LLM, raisonnant étape par étape pour trouver les nœuds les plus pertinents. Il renvoie à la fois le contenu et le chemin de recherche — entièrement explicable.

Conclusion:

PageIndex redéfinit les possibilités en matière d'intelligence documentaire. En remplaçant la recherche vectorielle fragile par une récupération axée sur le raisonnement, il offre une précision, une transparence et une fidélité contextuelle inégalées pour les applications critiques.

Si vous travaillez avec des documents longs, complexes et spécifiques à un domaine, et que vous avez besoin de réponses fiables, PageIndex n'est pas seulement une mise à niveau — c'est une nécessité.