RAGରେ ବିପ୍ଳବ ଆଣିବା: ଭେକ୍ଟର ବିଫଳ ହେଲେ PageIndex Tree Search କିପରି 98.7% ସଠିକତା ହାସଲ କରେ
Tree search frameworks like PageIndex are transforming retrieval-augmented generation (RAG) for complex documents. This open-source tool from VectifyAI outperforms traditional vector methods on long, structured files like financial reports and legal contracts.
ପେଜଇଣ୍ଡେକ୍ସ ଭଳି ଟ୍ରି ସର୍ଚ୍ଚ ଫ୍ରେମୱାର୍କ ଜଟିଳ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ପାଇଁ ରିଟ୍ରିଭାଲ୍-ଅଗମେଣ୍ଟେଡ୍ ଜେନେରେସନ୍ (RAG)କୁ ରୂପାନ୍ତରିତ କରୁଛି। VectifyAIର ଏହି ମୁକ୍ତ-ଉତ୍ସ ଉପକରଣ ଆର୍ଥିକ ରିପୋର୍ଟ ଏବଂ ଆଇନଗତ ଚୁକ୍ତିନାମା ଭଳି ଲମ୍ବା, ସଂରଚିତ ଫାଇଲଗୁଡ଼ିକରେ ପାରମ୍ପରିକ ଭେକ୍ଟର ପଦ୍ଧତିଗୁଡ଼ିକୁ ପଛରେ ପକାଇଥାଏ।
The RAG Problem It Solves
ଏହା ସମାଧାନ କରୁଥିବା RAG ସମସ୍ୟା
Traditional RAG chunks documents, embeds them into vectors, and retrieves top semantic matches. This works for short Q&A but fails on enterprise data where context spans sections or footnotes. PageIndex treats retrieval as navigation, not search—mimicking how humans use tables of contents.
It builds a “Global Index” tree from document structure: nodes for chapters, sections, subsections. An LLM traverses this tree, classifying nodes as relevant based on full query context.
ପାରମ୍ପରିକ RAG ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟଗୁଡ଼ିକୁ ଖଣ୍ଡ ଖଣ୍ଡ କରେ, ସେଗୁଡ଼ିକୁ ଭେକ୍ଟରରେ ଏମ୍ବେଡ୍ କରେ, ଏବଂ ଶ୍ରେଷ୍ଠ ଅର୍ଥଗତ ମେଳଗୁଡ଼ିକୁ ପୁନରୁଦ୍ଧାର କରେ। ଏହା ଛୋଟ ପ୍ରଶ୍ନ ଏବଂ ଉତ୍ତର ପାଇଁ କାମ କରେ କିନ୍ତୁ ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ଡାଟାରେ ବିଫଳ ହୁଏ ଯେଉଁଠାରେ ପ୍ରସଙ୍ଗ ବିଭାଗ କିମ୍ବା ପାଦଟିକାକୁ ବ୍ୟାପିଥାଏ। PageIndex ପୁନରୁଦ୍ଧାରକୁ ନାଭିଗେସନ୍ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରେ, ସନ୍ଧାନ ଭାବରେ ନୁହେଁ – ମଣିଷ କିପରି ବିଷୟବସ୍ତୁ ସାରଣୀ ବ୍ୟବହାର କରେ ତାହା ଅନୁକରଣ କରେ।
ଏହା ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ଗଠନରୁ ଏକ “ଗ୍ଲୋବାଲ୍ ଇଣ୍ଡେକ୍ସ” ଗଛ ତିଆରି କରେ: ଅଧ୍ୟାୟ, ବିଭାଗ, ଉପବିଭାଗ ପାଇଁ ନୋଡ୍। ଏକ LLM ଏହି ଗଛକୁ ଅତିକ୍ରମ କରେ, ପୂର୍ଣ୍ଣ ପ୍ରଶ୍ନ ପ୍ରସଙ୍ଗ ଉପରେ ଆଧାର କରି ନୋଡଗୁଡ଼ିକୁ ପ୍ରାସଙ୍ଗିକ ଭାବରେ ବର୍ଗୀକୃତ କରେ।
How Tree Search Works
PageIndex skips embeddings entirely. For a query on “EBITDA adjustments in Q4,” the LLM starts at root (TOC), drills to finance chapter, checks subsections, follows references like “See Appendix G.” Vector search misses Appendix G tables due to low semantic similarity.
In FinanceBench benchmarks, Mafin 2.5 (built on PageIndex) hit 98.7% accuracy—far above vector baselines. This handles multi-hop reasoning: main text cues → structural links → precise data.
Tree Search କିପରି କାର୍ଯ୍ୟ କରେ
ପେଜଇଣ୍ଡେକ୍ସ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ ଏମ୍ବେଡିଂକୁ ଛାଡିଦିଏ। “Q4 ରେ EBITDA ଆଡଜଷ୍ଟମେଣ୍ଟ” ଉପରେ ଏକ ପ୍ରଶ୍ନ ପାଇଁ, LLM ରୁଟ୍ (TOC) ରୁ ଆରମ୍ଭ ହୁଏ, ଅଧ୍ୟାୟକୁ ଆର୍ଥିକ କରିବା ପାଇଁ ଡ୍ରିଲ୍ କରେ, ଉପବିଭାଗ ଯାଞ୍ଚ କରେ, “ପରିଶିଷ୍ଟ G ଦେଖନ୍ତୁ” ପରି ସନ୍ଦର୍ଭଗୁଡ଼ିକୁ ଅନୁସରଣ କରେ। କମ ଅର୍ଥଗତ ସମାନତା ଯୋଗୁଁ ଭେକ୍ଟର ସନ୍ଧାନ ପରିଶିଷ୍ଟ G ଟେବୁଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ହରାଏ।
ଫାଇନାନ୍ସବେଞ୍ଚ ବେଞ୍ଚମାର୍କରେ, ମାଫିନ୍ 2.5 (ପେଜଇଣ୍ଡେକ୍ସରେ ନିର୍ମିତ) 98.7% ସଠିକତା ହାସଲ କରିଛି – ଭେକ୍ଟର ବେସଲାଇନ୍ ଠାରୁ ବହୁତ ଉପରେ। ଏହା ମଲ୍ଟି-ହପ୍ ଯୁକ୍ତିକୁ ପରିଚାଳନା କରେ: ମୁଖ୍ୟ ପାଠ୍ୟ ସଙ୍କେତ → ଗଠନାତ୍ମକ ଲିଙ୍କ୍ → ସଠିକ୍ ତଥ୍ୟ।
Advantages for AI Pros
- No Vector DB Needed: Stores lightweight tree in PostgreSQL; easier sync for updated docs.
- Low Latency: Retrieval inline during generation; Time to First Token matches plain LLMs.
- Auditability: Explains path (e.g., “Checked Section 4.1 → Appendix B”), vital for compliance.
| Feature | Traditional RAG | PageIndex |
| Method | Semantic similarity | Tree navigation |
| Best For | Short texts, vibe matching | Long structured docs |
| Accuracy on FinanceBench | ~80-85% | 98.7% |
| Infra | Vector DB (Pinecone) | Relational DB |
| Handles Multi-Hop | Poor | Excellent |
Why It Fits Kalinga.ai Masterclasses
At Kalinga.ai, we teach cutting-edge LLMs in Bhubaneswar workshops. PageIndex empowers your RAG pipelines for auditing, pharma protocols, or contracts—perfect for Indian enterprises adopting AI. Install from GitHub (VectifyAI/PageIndex), index PDFs, and query with any LLM.
Test it: Clone repo, build index (python index.py doc.pdf), query via API. See accuracy soar on annual reports where vectors retrieve noise.
AI ପ୍ରୋଫର୍ସ ପାଇଁ ଲାଭ
କୌଣସି ଭେକ୍ଟର DB ଆବଶ୍ୟକ ନାହିଁ: PostgreSQL ରେ ହାଲୁକା ଗଛ ସଂରକ୍ଷଣ କରେ; ଅପଡେଟ୍ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ପାଇଁ ସହଜ ସିଙ୍କ୍ କରେ।
କମ୍ ଲାଟେନ୍ସି: ଜେନେରେସନ୍ ସମୟରେ ଇନଲାଇନ୍ ପୁନରୁଦ୍ଧାର; ଟାଇମ୍ ଟୁ ଫାର୍ଷ୍ଟ ଟୋକନ୍ ପ୍ଲେନ୍ LLM ସହିତ ମେଳ ଖାଏ।
ଅଡିଟେବିଲିଟି: ପଥ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରେ (ଯଥା, “ଚେକ୍ କରାଯାଇଥିବା ଧାରା 4.1 → ପରିଶିଷ୍ଟ B”), ଅନୁପାଳନ ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ।
ଏହା କାହିଁକି Kalinga.ai ମାଷ୍ଟରକ୍ଲାସଗୁଡ଼ିକ ସହିତ ଫିଟ୍ ହୁଏ
Kalinga.ai ରେ, ଆମେ ଭୁବନେଶ୍ୱର କର୍ମଶାଳାରେ ଅତ୍ୟାଧୁନିକ LLM ଶିଖାଉଛୁ। PageIndex ଅଡିଟିଂ, ଫାର୍ମା ପ୍ରୋଟୋକଲ୍ କିମ୍ବା ଚୁକ୍ତିନାମା ପାଇଁ ଆପଣଙ୍କର RAG ପାଇପଲାଇନ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ସଶକ୍ତ କରେ – AI ଗ୍ରହଣ କରୁଥିବା ଭାରତୀୟ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ। GitHub (VectifyAI/PageIndex), ଇଣ୍ଡେକ୍ସ PDF ରୁ ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ, ଏବଂ ଯେକୌଣସି LLM ସହିତ କ୍ୱେରୀ କରନ୍ତୁ।
ଏହା ପରୀକ୍ଷା କରନ୍ତୁ: କ୍ଲୋନ୍ ରେପୋ, ବିଲ୍ଡ ଇଣ୍ଡେକ୍ସ (python index.py doc.pdf), API ମାଧ୍ୟମରେ କ୍ୱେରୀ। ବାର୍ଷିକ ରିପୋର୍ଟରେ ସଠିକତା ଉଡ଼ି ଦେଖନ୍ତୁ ଯେଉଁଠାରେ ଭେକ୍ଟରମାନେ ଶବ୍ଦ ପୁନରୁଦ୍ଧାର କରନ୍ତି।
Agentic RAG’s Future
This shift to “reasoning-based retrieval” echoes AlphaGo: plan, explore, decide. Pair with agentic workflows for codebases or policies. Vector DBs aren’t dead for discovery tasks, but for deep analysis, tree search wins.
Ready to build? Join our offline AI masterclasses to implement PageIndex hands-on. Follow Kalinga.ai on LinkedIn for more LLM breakthroughs—viral in India’s AI scene. GitHub: github.com/VectifyAI/PageIndex.
ଏଜେଣ୍ଟିକ୍ RAGର ଭବିଷ୍ୟତ
“ତର୍କ-ଆଧାରିତ ପୁନରୁଦ୍ଧାର”କୁ ଏହି ପରିବର୍ତ୍ତନ AlphaGo ପ୍ରତିଧ୍ୱନିତ କରେ: ଯୋଜନା କରନ୍ତୁ, ଅନୁସନ୍ଧାନ କରନ୍ତୁ, ନିଷ୍ପତ୍ତି ନିଅନ୍ତୁ। କୋଡବେସ୍ କିମ୍ବା ନୀତି ପାଇଁ ଏଜେଣ୍ଟିକ୍ କାର୍ଯ୍ୟପ୍ରବାହ ସହିତ ଯୋଡା କରନ୍ତୁ। ଆବିଷ୍କାର କାର୍ଯ୍ୟ ପାଇଁ ଭେକ୍ଟର DB ମୃତ ନୁହେଁ, କିନ୍ତୁ ଗଭୀର ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ, ବୃକ୍ଷ ସନ୍ଧାନ ଜିତିଥାଏ।
ନିର୍ମାଣ କରିବାକୁ ପ୍ରସ୍ତୁତ କି? PageIndex ହାତପାଖରେ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ପାଇଁ ଆମର ଅଫଲାଇନ୍ AI ମାଷ୍ଟରକ୍ଲାସରେ ଯୋଗଦାନ କରନ୍ତୁ। ଅଧିକ LLM ସଫଳତା ପାଇଁ LinkedIn ରେ Kalinga.ai କୁ ଅନୁସରଣ କରନ୍ତୁ—ଭାରତର AI ଦୃଶ୍ୟରେ ଭାଇରାଲ୍। GitHub: github.com/VectifyAI/PageIndex।