What is PageIndex?
传统的RAG系统依赖于向量搜索和语义相似性——然而在金融、法律和医疗等高风险领域，相似绝非等同于相关。PageIndex是一种原生推理的检索增强生成（RAG）系统，它超越了向量方法，能够从复杂冗长的专业文档中，提供类人、精准且可追溯的信息检索。
受AlphaGo树搜索智能的启发，PageIndex将文档转化为分层树结构，并利用多步推理来导航它们——其方式如同专家一般。无需向量数据库，告别文本分块，杜绝盲目top-K检索，只为呈现精准、透明、上下文完整的结果。
PageIndex完美适用于财务报告、法律合同、医疗记录和技术手册等各类文档，为企业级AI的准确性和可信度树立了新标杆。
核心优势
🔍 基于推理的检索
PageIndex不依赖于关键词或嵌入匹配，而是通过逻辑推理进行多步树搜索，精准定位所需信息。这模拟了专家遵循思维层级导航文档的方式，从而大幅提升准确性，尤其是在内容语义相似但上下文截然不同时，效果尤为显著。
📄 告别分块，完整上下文保持
告别任意的文本切分。PageIndex通过生成分层树索引，能够完整地保留文档的逻辑结构。这彻底消除了上下文碎片化的问题，并确保了章节之间微妙关系的完整保留——这对于执行精准分析至关重要。
💾 无需向量数据库
PageIndex采用轻量级的基于JSON的树结构，替代了传统的向量数据库。这不仅降低了基础设施的复杂性、减少了延迟、节约了成本，同时还提升了检索的准确性。您将获得零向量开销，并拥有最大化的控制权。
🧠 透明可追溯的搜索路径
每一次检索都包含完整的推理路径，精确展示了系统如何得出结果。通过提供节点ID和精确的页面引用，您可以验证每一个答案并审计决策，这使得PageIndex成为受监管或对合规性高度敏感环境的理想解决方案。
🎯 无Top-K限制——检索所有相关内容
传统的RAG系统迫使您猜测需要检索多少个结果（top-K）。PageIndex能够自动识别文档树中的所有相关节点，从而消除了猜测环节，确保不会遗漏任何关键信息。
应用场景
📊 财务报告分析
从10-Ks和年度报告中提取精准的风险因素、盈利摘要或合规披露。与向量搜索常常检索出通用模板文本不同，PageIndex能够直接导航到讨论重大风险或财务预测的确切章节——即便语言存在重复。
⚖️ 法律文档审阅
快速定位合同、判例法或监管备案文件中的相关条款。PageIndex理解法律文档的层级逻辑，使其能够以专家级的准确性精确定位修正案、义务或特定司法管辖区的条款。
🏥 医疗病历总结
从冗长的EHRs中检索特定患者病史、治疗计划或诊断记录。通过保留结构和上下文，PageIndex确保了临床上高度准确的检索结果——这对于AI辅助诊断或护理协调至关重要。
工作原理：PageIndex管道
📑 PageIndex OCR
将PDFs转换为结构化markdown，同时完整保留跨页的全局层级——包括标题、章节、表格和项目符号。它利用长上下文视觉语言模型，将整个文档视为一个统一的结构进行处理。🌲 树结构生成
从markdown生成一个“目录”树。每个节点都包含摘要、页面引用和嵌套的子节——从而创建一个可供LLM使用且易于导航的知识图谱。🔎 通过树搜索进行检索
收到查询后，系统将执行LLM引导的树遍历，逐步推理以找到最相关的节点。最终返回内容和完整的搜索路径——实现完全可解释性。
结论：
PageIndex重新定义了文档智能的无限可能。通过以推理驱动的检索取代传统脆弱的向量搜索，它为任务关键型应用提供了无与伦比的准确性、透明度和上下文保真度。
如果您正在处理冗长、复杂且领域高度专业的文档，并亟需可信赖的答案，那么PageIndex已不再仅仅是一次简单的升级——它已然成为一项不可或缺的必需品。
More information on PageIndex
Launched
2025-03
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
PageIndex was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-14.
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