벡터 없이 하는 RAG: PageIndex가 추론으로 검색하는 방법

PageIndex는 임베딩 유사도 대신 목차형 계층 트리를 사용하는 벡터 없는 RAG 접근법으로 소개된다.

문서 구조와 LLM 기반 추론을 결합해 관련 섹션을 찾아내고, 더 투명하게 질문에 답한다.

기사에서는 “Attention Is All You Need” Transformer 논문을 벡터나 임베딩 없이 색인하고 질의하는 과정을 보여준다.

이 방식은 정확성, 해석 가능성, 추적 가능성이 중요한 연구·법률·금융 문서에서 유망한 대안으로 제시된다.