PageIndex คือเครื่องมือถามคำถามกับกองเอกสารทั้งกอง…
จุดที่ทำให้มันต่างจากระบบค้นเอกสารด้วย AI ทั่วไปคือวิธีคิดเบื้องหลัง ระบบส่วนใหญ่จะสับเอกสารเป็นชิ้นเล็กๆ แปลงเป็นตัวเลขแล้วหาชิ้นที่ใกล้เคียงคำถามที่สุด ปัญหาคือมันไม่รู้ว่าชิ้นนั้นอยู่ตรงไหนของเรื่อง ถ้าเอกสารอ้างอิงข้ามหน้าไปมา มันตามไม่ทัน ส่วนตัวนี้ทำดัชนีจากโครงสร้างของเอกสารก่อน แล้วเดินไล่หาเหมือนคนเปิดสารบัญ ทีมเขาเรียกวิธีนี้ว่า vectorless คือไม่พึ่งการวัดความใกล้เคียงเป็นหลัก
ของที่ผมว่ามีประโยชน์จริงคือมันเก็บโครงสร้างโฟลเดอร์ไว้ ไม่ได้เทรวมเป็นกองเดียว อ่านตารางกับกราฟในเอกสารได้พร้อมบริบทรอบข้าง ไฟล์สแกนที่เป็นภาพก็แปลงเป็นตัวอักษรให้เอง และเป็นคลังถาวร ไม่ต้องอัปโหลดใหม่ทุกครั้งที่จะถาม
ตัวอย่างในภาพเป็นการเทียบงบสามบริษัท Tesla Intel Google แล้วในคำตอบมีป้ายเล็กๆ บอกว่าประโยคนี้มาจากไฟล์ INTC หน้า 4 กดแล้วเปิดข่าวประชาสัมพันธ์ของ Intel ขึ้นมาพร้อมไฮไลต์บรรทัดนั้นให้เลย ใครทำงานที่ต้องอ้างอิงตัวเลขจากรายงานจะรู้ว่าขั้นตอนที่กินเวลาที่สุดคือการไล่หาว่าตัวเลขนี้มาจากหน้าไหน
เครื่องมือค้นหาที่เป็นแกนของมันเปิดซอร์สอยู่บน GitHub ใช้ไลเซนส์ MIT ตอนนี้มี 35,491 ดาว 3,124 fork จากที่เปิดรีโปเมื่อเมษายนปีที่แล้ว มีของฟรีให้ใช้ ส่วนแพลนเสียเงินแจกฟรีหนึ่งเดือนช่วงเปิดตัว ขึ้น Product Hunt ได้ที่หนึ่งของวัน 371 โหวต
ผมว่าเรื่องอ้างอิงกลับไปที่บรรทัดเป็นของที่ควรเป็นมาตรฐานได้แล้ว เพราะปัญหาของ AI กับเอกสารไม่ใช่ว่ามันตอบไม่ได้ แต่คือเราไม่มีทางรู้ว่าคำตอบนั้นมันอ่านมาจริงหรือแต่งขึ้น ถ้ากดดูต้นทางได้ในสองวินาที ความเสี่ยงก็ลดลงทันที
https://pageindex.ai
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac