# Moteur de recherche de documents par IA non basé sur des vecteurs

PageIndex est un outil d'indexation de documents qui fonctionne grâce à des capacités de raisonnement sans avoir besoin de méthodes de recherche basées sur des vecteurs. Au lieu de bases de données vectorielles traditionnelles (Vector Databases), il optimise les processus RAG (Génération Augmentée par Récupération) en utilisant une inférence logique textuelle.

- ★ 39 643
- Python
- GitHub Trending · 2026-09-29

## Mises à jour

- **25 octobre 2026:** Étoiles 39,586 → 39,643, dernière version v0.4.7 (24 octobre 2026).
- **24 octobre 2026:** Étoiles 39,527 → 39,586, dernière version v0.4.6 (23 octobre 2026).
- **23 octobre 2026:** Étoiles 39,271 → 39,527, dernière version v0.4.5 (22 octobre 2026).
- **19 octobre 2026:** Étoiles 39,253 → 39,271, dernière version v0.4.4 (19 octobre 2026).

## Ce que ça vous apporte

- élimine le besoin de recherche vectorielle et de découpage en segments
- indexe les documents avec une structure d'arbre hiérarchique
- effectue des recherches grâce aux capacités de raisonnement par IA

## Installation

**Installation du paquet**

```
pip install -U pageindex
```

## Si vous ne codez pas

Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite indexer un document en mode local en utilisant la bibliothèque Python PageIndex et effectuer des recherches dans le document avec un modèle d'IA. Une fois l'installation terminée, pourriez-vous exécuter l'exemple de code Python qui me permet de définir ma clé API OpenAI, de charger le document dans le système et de poser des questions ?

Dépôt : https://github.com/VectifyAI/PageIndex. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.

Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.

Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.

Si une clé API est nécessaire, ne me demande pas de l'écrire dans la conversation. Montre-moi comment l'ajouter au fichier .env et assure-toi que ce fichier n'est pas envoyé sur Git.

Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.

## Termes liés du glossaire

- [RAG](https://trescout.com/fr/dictionary/rag/)
- [API](https://trescout.com/fr/dictionary/api/)
- [Artificial Intelligence](https://trescout.com/fr/dictionary/artificial-intelligence/)

- **Pour qui:** S'adresse à ceux qui souhaitent mettre en place une infrastructure de recherche capable d'effectuer des inférences logiques sur des documents longs et complexes sans utiliser de découpage en segments ni de bases de données vectorielles.
- **Licence:** MIT

## Liens

- [Dépôt GitHub →](https://github.com/VectifyAI/PageIndex)
- [Lire en turc →](https://trescout.com/discover/pageindex/)

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-09-29 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été **traduite automatiquement** depuis l’original turc · la version turque fait foi.

---
Source : TreScout Découvrir · https://trescout.com/fr/discover/pageindex/