Inspiré par AlphaGo, nous proposons PageIndex — un système RAG sans vecteurs, basé sur le raisonnement, qui construit un index arborescent hiérarchique à partir de documents longs et utilise des LLM pour raisonner sur cet index afin d'effectuer une récupération agentique et contextuelle. Il simule la manière dont les experts humains naviguent et extraient des connaissances de documents complexes via une recherche arborescente, permettant aux LLM de penser et de raisonner pour trouver les sections de documents les plus pertinentes. PageIndex effectue la récupération en deux étapes :

1- Générer un index en structure arborescente de type « Table des matières » des documents
2- Effectuer une récupération basée sur le raisonnement via la recherche arborescente

Hindsight™ est un système de mémoire d'agent conçu pour créer des agents plus intelligents qui apprennent au fil du temps. La plupart des systèmes de mémoire d'agent se concentrent sur le rappel de l'historique des conversations. Hindsight se concentre sur la création d'agents qui apprennent, pas seulement sur la mémoire. Elle élimine les lacunes des techniques alternatives telles que RAG et les graphes de connaissances et offre des performances de pointe pour les tâches de mémoire à long terme.

Le répertoire des API publiques est géré manuellement par des membres de la communauté comme vous et l'équipe d'APILayer. Il contient une liste exhaustive d'API publiques issues de nombreux domaines que vous pouvez utiliser pour vos propres produits. Considérez-le comme une véritable mine d'API, précieusement conservées par la communauté depuis des années.