PageIndex是一种创新文档检索系统，摒弃传统向量数据库和文档分块方法，利用LLM推理能力实现类人检索。其智能树结构索引和推理式检索技术使准确率达98.7%，支持视觉原生识别，可精确追溯文档来源。5分钟即可部署，适用于金融分析、法律文档检索和学术论文导航等场景，为AI文档处理提供全新解决方案。

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📱 这是什么神仙项目？

最近AI圈子里最火的话题是什么？RAG！RAG！还是RAG！

但是说实话，传统基于向量的RAG方案真的让人又爱又恨。爱它确实能提升问答准确率，恨它检索结果总是差强人意——明明问的是"公司2023年的净利润"，它给你翻出了一大堆关于"2022年净利润预测"的内容，相似度高达99%，但相关性嘛…呵呵🤷‍♂️

这就好比你去图书馆找书，图书管理员给你推荐了一堆"书名看起来很像"的书，但你真正要找的那本却被埋在角落里吃灰。

现在，终于有人站出来说"不"了！

PageIndex 横空出世，主打一个"反骨"：

• ❌ 不要向量数据库
• ❌ 不要文档分块
• ✅ 只要推理能力
• ✅ 只要类人检索

这个项目直接把向量数据库踹开，用LLM的推理能力来实现文档检索，准确率直接干到了 98.7%（FinanceBench基准测试）。这是什么概念？差不多就是100道题能做对98-99道，比那些传统RAG方案强了不止一点点！

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✨ 亮点功能大盘点

🌲 智能树结构索引

PageIndex能自动识别文档的结构层次，把一篇长文变成一棵"知识树"。就像人类看书先看目录一样，AI也能快速定位到感兴趣的章节。这可不是简单的文本提取，而是真正理解了文档的逻辑结构！

🧠 推理式检索

这才是PageInde的核心竞争力！它不是机械地匹配关键词，而是像人类一样"思考"。比如你问"公司的财务风险有哪些？"，它会推理出：财务风险→风险章节→具体内容，一步步导航到正确答案。

🔍 视觉原生支持

甚至可以跳过OCR，直接在PDF页面上进行视觉识别！这意味着图表、表格这些传统NLP的噩梦，在PageIndex面前也能被准确理解和检索。

📊 可追溯性强

每个检索结果都能精确到具体的页面和章节，不再是那种"我觉得这篇文章可能相关"的模糊检索。这就是"推理"vs"相似度"的区别！

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🛠️ 5分钟快速上手

别以为这么牛的项目很难部署，其实超简单！跟着我一步步来：

1 安装依赖环境

首先确保你的电脑上有Python 3.8+，然后打开终端运行：

pip3 install --upgrade -r requirements.txt

2 配置OpenAI API密钥

在项目根目录创建一个.env文件，把你的OpenAI API密钥填进去：

CHATGPT_API_KEY=你的OpenAI密钥

小提示：没有OpenAI账号的话，得先去注册一个哦～

3 运行PageIndex

假设你有一个PDF文件叫my_document.pdf，放在任意位置，然后运行：

python3 run_pageindex.py --pdf_path /path/to/my_document.pdf

稍等片刻（取决于文档大小），你就能得到一个结构化的JSON文件，里面包含了整篇文档的层次结构。

4 开始检索

有了索引后，就可以进行智能检索了！项目中提供了完整的cookbook示例，比如pageindex_RAG_simple.ipynb，打开照着改改就能用。

（可选）自定义参数

如果你想要更精细的控制，可以调整这些参数：

• --model

  指定使用的LLM模型（默认gpt-4o-2024-11-20）

• --max-pages-per-node

  每个节点包含的最大页数（默认10页）

• --max-tokens-per-node

  每个节点的最大token数（默认20000）

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🎯 实际应用场景

场景1：金融分析师的福音

想象一下，你是个金融分析师，手里有几十份上百页的年报需要分析。老板问你：“这几家公司谁的研发投入增长最快？”

传统方法？一页一页翻，眼睛都要瞎了😵
PageIndex方法？直接问，AI帮你定位到每个公司的研发投入章节，对比数据，3分钟搞定！

场景2：法律文档检索

律师朋友们，你们懂的。法律文件动不动就几百页，找法条简直是折磨。用了PageIndex，比如问"关于数据隐私保护的规定有哪些？"，它能直接跳到相关章节，还能告诉你这些条款在不同页面的上下文是什么。

场景3：学术论文导航

研究生写论文时最痛苦的就是文献综述。几十篇论文要读，重点内容要整理。PageIndex可以把每篇论文变成结构化的知识树，你要找某个理论的发展历程，它能帮你快速定位到相关章节，大大提高效率！

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📜 开源协议

本项目采用 Apache-2.0 开源协议。

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如何学习AI大模型？

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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