PageIndex提出基于推理的RAG检索方案，摆脱向量依赖

传统RAG系统的检索环节通常依赖向量相似度，即将查询与文档块映射至同一向量空间并获取“最接近”的匹配。然而，相似度仅是相关性的弱代理，难以满足复杂场景下的精准检索需求。

针对该痛点，PageIndex提出了一种无需向量的RAG检索新范式，通过逻辑推理实现信息定位。在处理金融报告、学术论文或法律文本等长篇专业文档时，该方法能更精准地锁定关键信息，有效突破了传统向量检索的语义局限。