传统RAG依赖向量，但在处理复杂逻辑和溯源上存在局限。一种名为PageIndex的无向量架构，通过模拟专家推理和构建层级索引，提供了一种更精准、可解释的解决方案，尤其适用于金融、法律等强监管领域。
智能速览
采用树状层级索引，保留原始文档的逻辑结构。
通过模拟专家推理过程，提升信息检索的精准度。
融合文本与视觉信息，实现跨模态的内容理解。
具备完全的可溯源性，满足金融、法律等强监管场景需求。
PageIndex架构为RAG系统提供了一个超越传统向量方法的新思路。它在保证精准度和可解释性方面的优势，或许能推动更多行业AI应用的落地。这种无向量的未来，值得探索。
