PageIndex 长文档推理检索

不用向量库,让大模型按目录结构逐层查找长文档中的相关内容

打开就用AI 整理,待开发者认领知识库与数据
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星标
4万
复刻
3437
主要语言
Python
许可证
MIT
最近更新
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这些文件由项目作者放在 GitHub 上,本站不开发、不托管这些软件,也不检测其代码;国内访问 GitHub 可能较慢。使用前请阅读 第三方软件风险提示和项目的许可证。 数据更新于 2026/11/01 报告问题

介绍

PageIndex 是 VectifyAI 开发的文档检索工具,走“无向量”的检索增强生成(RAG)路线:先把文档整理成类似目录的层级树索引,再由大模型沿着这棵树推理,找到与问题相关的章节,不需要切块和向量数据库。开源版本可在本地处理 PDF 和 Markdown 文件,另有托管的云服务、网页应用和 MCP 服务器。

能做什么

  • 为长篇 PDF 或 Markdown 文档生成层级树形索引
  • 由大模型在索引树上推理检索,给出可追溯到页码的引用
  • 作为 RAG 系统的检索层,用于报告、手册等长文档问答

运行需要:Python 环境(pip 安装);需要大模型 API 密钥,默认使用 OpenAI,也可通过 LiteLLM 接入其他模型服务;使用云服务另需 PageIndex 密钥。

这段介绍由 AI 根据项目的公开说明整理,可能有疏漏,以项目主页为准。

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