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并非所有的改进都来自于增加复杂性，有时去除复杂性才是关键。 PageIndex 对 RAG 采取了不同的方式。它并不依赖于向量数据库或人工分块，而是从文档中构建一个层次树结构，并使用基于推理的树搜索来定位最相关的部分。这种方法与人类阅读的方式相似：通过各个部分和上下文进行导航，而不是简单地匹配嵌入。 因此，检索过程显得透明、结构化且易于解释。这使得 RAG 从近似的“语义感觉”转向对信息存储位置的明确推理。这种清晰度可以帮助团队更有效地信任输出结果并调试工作流程。 更广泛的意义在于，检索不需要在向量中无止境地扩展才能强大。通过依赖文档结构和推理，它提醒我们，效率和类人逻辑可以与原始计算能力一样具有变革性。

我一直在致力于自动化记账任务，其中一个主要的难点是手动对账收据和银行交易。我们建立了一个后台运行的系统，可以解析收据（包括Gmail），建议匹配项，并通过确认学习，随着时间的推移实现自动匹配。<p>这个系统集成在Midday中，并且是完全开源的。<p>如果你有任何问题，请随时告诉我！