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無向量、以推理為基礎的文件檢索引擎,透過階層式內容結構導航,提供精準、可驗證的洞察。

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PageIndex 是什麼?

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PageIndex 是一款文件分析與檢索框架,專為從冗長複雜的檔案中擷取精確答案而設計,無需依賴向量資料庫、embedding 或任意切塊。透過將文件轉化為保留自然文件排版與上下文的階層式樹狀結構,PageIndex 讓語言模型能像人類專家閱讀目錄般,逐層推理定位內容。它提供託管聊天、Python SDK、REST API 與 Model Context Protocol(MCP)等多種串接方式,為高風險分析場景提供完全可溯源的引用與可解釋的上下文路徑。


主要功能

  • 階層式樹狀索引

    將文件轉換為多層級樹狀結構,完整保留自然的章節、子章節與邏輯脈絡,無需任意切塊。

  • 無向量推理檢索

    以結構化的模型推理取代近似向量相似度搜尋,直接在文件節點間導航,精準定位目標資訊。

  • 可溯源的頁面級引用

    提供帶有精確頁碼與章節引用的可驗證答案,並附上完全可審計的推理路徑。

  • 開發者與 MCP 整合

    透過 Python SDK、REST API 與 Model Context Protocol(MCP)server,無縫整合進現有的 Agent 工作流程與開發技術堆疊。

  • 企業級檔案系統

    將基於樹狀結構的推理能力擴展至大規模文件庫,支援海量多文件的搜尋與檢索。


使用案例

  • 財務分析與盡職調查 : 投資團隊與分析師能在密集的財務報告與 10-K 文件中,可靠地擷取關鍵指標、註腳與風險因子。
  • 法律與法遵審查 : 法務團隊可對複雜合約、監管政策與冗長的法遵文件包進行稽核,並做到精確的來源驗證。
  • 技術文件導航 : 工程師與產品團隊能在不遺失上下文的情況下,精準定位技術規格、架構指南與操作手冊。
  • 企業知識搜尋 : 企業無需建置 embedding 流水線或向量資料庫,即可在內部文件中部署結構化文件搜尋。
  • 科研與學術研究 : 研究人員可在大量論文、臨床試驗數據與文獻回顧中進行查詢,並取得有證據支持的引用。

常見問題

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