別再用暴力 Chunking 了！PageIndex 顛覆傳統 RAG，用 AlphaGo 樹狀搜尋法，準確率飆到 98.7%
Автор: GitCovery
Загружено: 2026-01-20
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這次我們不只聊，更是深度解析！本集節目將帶你一窺 GitHub 上最熱門的 PageIndex 專案，看它如何以創新的思維，徹底解決傳統 RAG 的痛點，讓你的 AI 不再「一知半解」。
🔥 本集專案：
• PageIndex: 一個捨棄向量資料庫與暴力切塊，改用 AlphaGo 樹狀搜尋法，讓 RAG 準確率直逼 98.7% 的革命性框架。它讓 LLM 能像人一樣理解複雜文件，不再只是「找相似」。
🎯 深度解析重點：
• 告別暴力 Chunking：PageIndex 如何擺脫傳統向量檢索的限制，不再受限於「相似性不等於關聯性」的困境。
• AlphaGo 啟發的推理機制：深入探討 PageIndex 如何借鑒 AlphaGo 的樹狀搜尋與推理方式，讓 LLM 更精準地理解文件。
• 解決專業長文件痛點：理解 PageIndex 如何在處理金融等領域的冗長、複雜文件時，展現出驚人的準確性。
• 不用向量資料庫的 RAG：解析 PageIndex 獨特的無向量資料庫架構，以及它帶來的效能與精準度提升。
⏱️ 時間戳：
00:00 Opening
00:10 節目介紹
00:25 VectifyAI/PageIndex
06:37 Closing
🔗 專案連結：
• VectifyAI/PageIndex: https://github.com/VectifyAI/PageIndex
你對 PageIndex 這種顛覆性的 RAG 框架有什麼看法？會想嘗試看看嗎？
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