无需向量嵌入的RAG新思路：PageIndex与文档树检索

在检索增强生成（RAG）领域，基于向量嵌入和相似度匹配的检索范式已成为主流。然而，开源社区近期出现的项目 PageIndex 提出了一种不同的思路：完全摒弃向量嵌入，转而利用文档自身的树状层级结构进行检索。这一方法旨在让大模型直接在文档结构上进行推理，为处理特定类型的文档提供了新的技术路径。

核心内容

PageIndex 的核心理念是使用文档树结构替代传统的向量嵌入。该方法无需对文档进行分块和嵌入，而是让大模型沿着文档的章节、标题、表格等结构化线索进行遍历和推理。在针对金融文档设计的 FinanceBench 基准测试中，该方案取得了 98.7% 的准确率。

这种方法尤其适用于金融报告、法律合同、合规文档等本身具有清晰层级结构的内容。结构化的检索方式使得答案的引用溯源更为直接和可靠。

然而，社区的实践反馈也揭示了该方案的当前局限：

• 目前主要适用于单个文档的处理，跨文档比较和语义相似性匹配仍需依赖向量数据库。
• 由于依赖大模型进行逐层节点推理，检索速度相对较慢，对于简单查询开销较大。
• 其面对海量非结构化数据时的扩展能力受到质疑。有观点指出，向量数据库依靠廉价的数学运算可实现毫秒级检索，而 PageIndex 的方案依赖于昂贵且缓慢的大模型推理，在大规模扫描场景下可行性存疑。

价值与影响

PageIndex 的出现并非意在颠覆或取代向量数据库，而是为 RAG 技术栈增添了新的工具选项。它提示我们，技术选型应基于具体的数据特性：对于高度结构化的文档，基于文档树的检索可能更符合直觉且准确；对于非结构化或需要跨文档语义匹配的内容，向量嵌入仍是高效的选择；复杂的实际场景则可能需要混合方案。最终，任何技术的适用性都应在自身数据上进行验证和基准测试。

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