PageIndex: 벡터리스, 추론 기반 RAG

추론 기반 RAG ◦ 벡터 DB 없음, 청킹 없음 ◦ 문맥 인식 검색 ◦ 인간처럼 읽힘

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📢 업데이트

• 🔥 에이젠트 벡터리스 RAG — OpenAI Agents SDK를 사용하여 셀프 호스팅 PageIndex와 함께하는 간단한 에이젠트 벡터리스 RAG 예제.
• 수백만 문서로 PageIndex 확장 — PageIndex 파일 시스템은 파일 단위 트리 인덱싱 레이어로, PageIndex가 단일 문서가 아닌 전체 말뭉치에서 추론할 수 있게 하여 대규모 문서 검색을 가능하게 함.
• PageIndex Chat — 장문 전문 문서를 위한 인간 같은 문서 분석 에이전트 플랫폼. MCP 또는 API를 통해서도 사용 가능.
• PageIndex Framework — PageIndex 심층 분석: 에이젠트식, 문맥 내 트리 인덱스로, LLM이 장문 문서에서 추론 기반, 문맥 인식 검색을 수행할 수 있게 함.

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📑 PageIndex 소개

장문 전문 문서에 대한 벡터 데이터베이스 검색 정확도에 좌절한 적이 있나요? 전통적인 벡터 기반 RAG는 실제 관련성보다는 의미적 유사성에 의존합니다. 하지만 유사성 ≠ 관련성 — 검색에서 진정으로 필요한 것은 관련성이며, 이는 추론을 필요로 합니다. 문맥 이해, 도메인 전문 지식, 다단계 추론이 요구되는 전문 문서 작업 시, 유사성 s

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.