不靠向量靠推理，让 RAG 检索更聪明
PageIndex 是一个面向 RAG（检索增强生成）场景的文档索引框架，核心思路是放弃传统向量检索，转而通过推理（reasoning）来定位信息。它解决的问题是：向量检索依赖语义相似度，难以处理逻辑复杂、需要多步推理或跨文档关联的查询。PageIndex 将文档组织为可推理的结构，让 LLM 在检索时进行上下文推理，从而更精准地找到答案。其核心能力包括：构建支持推理的文档索引、提供无向量检索的 RAG 流水线、以及集成 agentic AI 能力，使检索过程更智能。项目用 Python 实现，适合需要高精度、可解释检索的场景。
1安装 PageIndex SDK
使用 pip 安装最新版 pageindex 包，安装后即可在本地 Python 代码中导入使用。
pip install -U pageindex2配置 LLM 密钥
把 OpenAI API Key 写入环境变量 OPENAI_API_KEY，示例值需替换为你自己的真实密钥。
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"3初始化客户端
创建 PageIndexClient，index 指定构建树索引的模型，chat 指定检索树的模型。
from pageindex import PageIndexClient
client = PageIndexClient(
index="gpt-5.6-luna", # model to build the tree index
chat="gpt-5.6-sol", # model to search the tree
)4提交文档建索引
调用 submit_document 传入本地文档路径，返回结果中的 doc_id 用于后续检索，需妥善保存。
doc_id = client.submit_document("report.pdf")["doc_id"]5提问验证检索
用 client.chat 针对该 doc_id 提问，返回结果即推理式检索得到的答案。
answer = client.chat("What was the 2023 operating margin?", doc_id=doc_id)
print(answer)| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 是 | 本地模式调用 LLM 的密钥，写入环境变量后客户端读取 | your-openai-key |
index | 是 | PageIndexClient 参数，指定构建树索引所用的模型 | gpt-5.6-luna |
chat | 是 | PageIndexClient 参数，指定检索树时所用的模型 | gpt-5.6-sol |
运行提问脚本后能正常 print 出 answer 答案内容、无报错，即表示索引与检索流程跑通。
Q：需要向量数据库或做分块吗？
A：不需要。README 明确说明 PageIndex 是 Vectorless, Reasoning-based RAG，无需向量库、无需分块。
Q：必须用 OpenAI 的密钥吗？
A：README 的本地模式示例使用 OPENAI_API_KEY；同时提到同一客户端可指向 PageIndex Cloud，配 API Key 使用，具体见官方文档。
Q：index 和 chat 可以是同一个模型吗？
A：README 示例中分别用 gpt-5.6-luna 建索引、gpt-5.6-sol 检索，两个参数可分别指定不同模型。
Q：支持哪些文档格式？
A：README 提到 PageIndex Flash 面向 text-based PDF（文本型 PDF），示例文档为 report.pdf。
LlamaIndex、Haystack、LangChain
PageIndex 是搜索知识领域的开源项目，由 VectifyAI 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（35,806）位列前 2%，在搜索知识分类的 581 个项目里位列前 3%。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 35,098 增加到 35,806，净增 708。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：法律合同条款的关联查询与推理。同类可对比的替代方案包括 LlamaIndex、Haystack、LangChain。
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The web data API to search, scrape, and interact at scale.
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