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无向量、基于推理的文档检索引擎,通过分层内容结构导航,提供精准、可验证的洞察。

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产品概览

什么是PageIndex?

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PageIndex 是一款文档分析与检索框架,专为从冗长复杂的文件中提取准确答案而设计,无需依赖向量数据库、embedding 或任意切块。通过将文档转化为保留自然文档布局和上下文的分层树状结构,PageIndex 让语言模型能够像人类专家阅读目录一样,逐层推理定位内容。它提供托管聊天、Python SDK、REST API 和 Model Context Protocol (MCP) 等多种接入方式,为高风险分析场景提供完全可溯源的引用和可解释的上下文路径。


主要功能

  • 分层树状索引

    将文档转换为多层级树状结构,完整保留自然的章节、子章节和逻辑上下文,无需任意切块。

  • 无向量推理检索

    以结构化的模型推理取代近似向量相似度搜索,直接在文档节点间导航,精准定位目标信息。

  • 可溯源的页面级引用

    提供带有精确页码和章节引用的可验证答案,配有完全可审计的推理路径。

  • 开发者与 MCP 集成

    通过 Python SDK、REST API 和 Model Context Protocol (MCP) server,无缝接入现有的 Agent 工作流和开发技术栈。

  • 企业级文件系统

    将基于树结构的推理能力扩展到大规模文档库,支持海量多文档的搜索与检索。


使用场景

  • 财务分析与尽职调查 : 投资团队和分析师可以在密集的财务报告和 10-K 文件中,可靠地提取关键指标、脚注和风险因素。
  • 法律与合规审查 : 法务团队可以对复杂合同、监管政策和冗长的合规文件包进行审计,并做到精确的来源验证。
  • 技术文档导航 : 工程师和产品团队可以在不丢失上下文的情况下,精准定位技术规格、架构指南和使用手册。
  • 企业知识搜索 : 企业无需搭建 embedding 流水线或向量数据库,即可在内部文件中部署结构化文档搜索。
  • 科研与学术研究 : 研究人员可以在大量论文、临床试验数据和文献综述中进行查询,并获得有证据支撑的引用。

常见问题

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