PageIndex

Традиционные системы RAG полагаются на векторный поиск и семантическое сходство — однако в критически важных областях, таких как финансы, юриспрудента и здравоохранение, сходство не всегда означает релевантность. PageIndex — это система Retrieval-Augmented Generation (RAG), основанная на принципах рассуждения, которая выходит за рамки векторного поиска, обеспечивая человекоподобный, точный и прослеживаемый поиск информации в сложных, объемных профессиональных документах.

Вдохновленная интеллектуальной системой древовидного поиска AlphaGo, PageIndex преобразует документы в иерархические древовидные структуры и использует многоэтапные рассуждения для навигации по ним — точно так же, как это делал бы эксперт. Никаких векторных баз данных. Никакого дробления текста. Никакого слепого поиска по Top-K. Только точные, прозрачные и контекстно-ориентированные результаты.

Идеально подходит для финансовых отчетов, юридических контрактов, медицинских карт и технических руководств, PageIndex устанавливает новый стандарт точности и надежности в корпоративном ИИ.

Ключевые особенности

🔍 Поиск на основе рассуждений
Вместо сопоставления ключевых слов или эмбеддингов, PageIndex выполняет многоэтапный древовидный поиск с использованием логических рассуждений, чтобы найти именно нужную информацию. Это имитирует то, как эксперты ориентируются в документах — следуя ментальной иерархии, — что приводит к значительно более высокой точности, особенно когда содержимое семантически схоже, но контекстуально отличается.

📄 Без дробления, полное сохранение контекста
Попрощайтесь с произвольным разделением текста. PageIndex сохраняет полную логическую структуру вашего документа, генерируя иерархический древовидный индекс. Это устраняет фрагментацию контекста и гарантирует сохранение тонких взаимосвязей между разделами — что критически важно для точного анализа.

💾 Векторная база данных не требуется
PageIndex использует легковесные древовидные структуры на основе JSON вместо векторных баз данных. Это устраняет сложность инфраструктуры, снижает задержки и сокращает затраты — при этом повышая точность поиска. Вы получаете нулевые издержки, связанные с векторами, при максимальном контроле.

🧠 Прозрачные и прослеживаемые пути поиска
Каждый запрос включает в себя полную траекторию рассуждений — показывая, как именно система пришла к результату. Благодаря включенным идентификаторам узлов и точным ссылкам на страницы, вы можете проверить каждый ответ и проанализировать решения, что делает PageIndex идеальным для регулируемых или чувствительных к соответствию нормам сред.

🎯 Без ограничений Top-K — получение всего релевантного контента
Традиционные системы RAG вынуждают вас угадывать, сколько результатов (Top-K) нужно получить. PageIndex автоматически определяет все релевантные узлы в древовидной структуре документа, устраняя необходимость в догадках и гарантируя, что ничего важного не будет упущено.

Сценарии использования

📊 Анализ финансовых отчетов
Извлекайте точные факторы риска, сводки доходов или раскрытия информации о соответствии из форм 10-K и годовых отчетов. В отличие от векторного поиска, который часто извлекает общие шаблонные фразы, PageIndex переходит непосредственно к точному разделу, обсуждающему существенные риски или финансовые прогнозы — даже если формулировки повторяются.

⚖️ Анализ юридических документов
Быстро находите релевантные положения в контрактах, прецедентном праве или нормативных документах. PageIndex понимает иерархическую логику юридических документов, позволяя ему точно определять поправки, обязательства или термины, специфичные для юрисдикции, с экспертным уровнем точности.

🏥 Суммирование медицинских карт
Извлекайте конкретную историю болезни пациента, планы лечения или диагностические записи из объемных электронных медицинских карт (EHR). Сохраняя структуру и контекст, PageIndex обеспечивает клинически точный поиск — что критически важно для диагностики с помощью ИИ или координации ухода.

Принцип работы: Пайплайн PageIndex

1. 📑 PageIndex OCR
   Преобразует PDF-файлы в структурированный Markdown, сохраняя при этом глобальную иерархию — заголовки, разделы, таблицы, маркированные списки — на всех страницах. Использует визиолингвистические модели с длинным контекстом, чтобы воспринимать весь документ как единую структуру.

2. 🌲 Генерация дерева
   Создает древовидную структуру, подобную «оглавлению», из Markdown. Каждый узел содержит краткое содержание, ссылку на страницу и вложенные подразделы, создавая тем самым готовый для LLM, навигационный граф знаний.

3. 🔎 Поиск посредством древовидного поиска
   Получив запрос, система выполняет древовидный обход под управлением LLM, рассуждая шаг за шагом, чтобы найти наиболее релевантные узлы. Возвращает как содержимое, так и путь поиска — с полной объяснимостью.

Заключение:

PageIndex переосмысливает возможности интеллектуальной обработки документов. Заменяя ненадежный векторный поиск поиском, управляемым рассуждениями, он обеспечивает беспрецедентную точность, прозрачность и сохранение контекста для критически важных приложений.

Если вы работаете с длинными, сложными, предметно-ориентированными документами и нуждаетесь в ответах, которым можно доверять, PageIndex — это не просто обновление, а необходимость.