smart_ide/services/pageindex

PageIndex — index sémantique « vectorless » (amont)

PageIndex construit une structure arborescente (type table des matières enrichie) à partir de documents longs (PDF, Markdown) et sert de base à un RAG sans base vectorielle ni découpage artificiel : la récupération repose sur le raisonnement du LLM sur l’index. Projet amont VectifyAI/PageIndex (licence MIT).

Ce répertoire services/pageindex/ contient :

• upstream/ : sous-module Git pointant vers le dépôt amont.
• run-pageindex.sh : exécute run_pageindex.py dans upstream/ (chemins relatifs cohérents avec l’amont).
• .env.example : variables attendues par l’amont (clés LLM via LiteLLM) ; à copier vers upstream/.env (non versionné) ou à exporter avant lancement.

Installation (une fois par poste)

cd services/pageindex/upstream
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install --upgrade -r requirements.txt

Copier ../.env.example vers upstream/.env et renseigner les clés (voir README amont).

Usage

Génération d’index pour un PDF :

cd services/pageindex
./run-pageindex.sh --pdf_path /chemin/vers/document.pdf

Markdown (hiérarchie # / ##, …) :

./run-pageindex.sh --md_path /chemin/vers/document.md

Les options (--model, --toc-check-pages, etc.) sont celles documentées dans le dépôt amont.

Rôle dans smart_ide

• Définition sémantique structurée des documents (arbre de sections, résumés de nœuds) pour outillage, agents ou pipelines hors AnythingLLM vectoriel.
• Complément possible à la mémoire documentaire AnythingLLM (anythingllm-workspaces.md) : PageIndex ne remplace pas l’ingestion RAG classique ; il fournit un index explicable pour navigation et raisonnement.

Documentation : docs/repo/service-pageindex.md, docs/features/pageindex-semantic-documents.md.

Ressources amont

• Dépôt : VectifyAI/PageIndex
• Documentation produit : docs.pageindex.ai