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PageIndex

Moteur de récupération documentaire sans vecteurs, basé sur le raisonnement, qui navigue dans des structures de contenu hiérarchiques pour fournir des insights précis et vérifiables.

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Aperçu du produit

Qu'est-ce que PageIndex ?

PageIndex preview

PageIndex est un framework d'analyse et de récupération de documents conçu pour extraire des réponses précises à partir de fichiers longs et complexes, sans recourir à des bases de données vectorielles, à l'embedding ni au découpage arbitraire. En transformant les documents en structures arborescentes hiérarchiques qui préservent la mise en page et le contexte naturels, PageIndex permet aux modèles de langage de raisonner à travers les sections comme le ferait un expert humain parcourant une table des matières. Disponible via un chat hébergé, un SDK Python, une API REST et le Model Context Protocol (MCP), il fournit des citations entièrement traçables et des parcours contextuels explicables pour les analyses à fort enjeu.


Fonctionnalités clés

  • Indexation hiérarchique en arborescence

    Convertit les documents en structures arborescentes multi-niveaux qui conservent les sections, sous-sections et le contexte logique naturels, sans découpage arbitraire du texte.

  • Recherche par raisonnement, sans vecteurs

    Remplace la recherche par similarité vectorielle approximative par un raisonnement structuré du modèle, qui navigue directement dans les nœuds du document pour atteindre l'information cible.

  • Citations traçables au niveau de la page

    Fournit des réponses vérifiables, appuyées par des références précises de page et de section, avec des parcours de raisonnement entièrement auditables.

  • Intégration développeurs et MCP

    S'intègre aux workflows d'agents et aux stacks de développement existants via un SDK Python, une API REST et un serveur Model Context Protocol (MCP).

  • Système de fichiers à l'échelle entreprise

    Étend le raisonnement basé sur l'arborescence à des référentiels documentaires à grande échelle, avec prise en charge de la recherche et de la récupération massive multi-documents.


Cas d'utilisation

  • Analyse financière et due diligence : Les équipes d'investissement et les analystes peuvent extraire de manière fiable des indicateurs, notes de bas de page et facteurs de risque à partir de rapports financiers denses et de documents 10-K.
  • Revue juridique et conformité : Les équipes juridiques peuvent auditer des contrats complexes, des politiques réglementaires et de volumineux dossiers de conformité, avec une vérification exacte des sources.
  • Navigation dans la documentation technique : Les ingénieurs et les équipes produit peuvent localiser précisément spécifications, directives d'architecture et manuels sans perdre le contexte.
  • Recherche de connaissances en entreprise : Les organisations peuvent déployer une recherche documentaire structurée sur leurs fichiers internes sans avoir à gérer de pipelines d'embedding ni de bases de données vectorielles.
  • Recherche scientifique et académique : Les chercheurs peuvent interroger de vastes ensembles d'articles, de données d'essais cliniques et de revues de littérature avec des citations étayées par des preuves.

FAQ

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