開源 RAG 專案整合 Qdrant 混合搜尋與章節樹索引，大幅提升文件問答精準度

GitHub 用戶 myyang19770915 開源了 Hybride_pageindex_RAG，這是一個結合多種技術的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統，目標是突破傳統文件切塊方式的限制，提升問答精準度。

重點

MiniU 文件解析：使用 MiniU 工具擷取 PDF 等格式的文件內容，能保留原始文件的結構資訊
Qdrant 混合搜尋：結合向量語意搜尋（Dense）與關鍵字搜尋（Sparse）的混合策略，兼顧語意理解與精確詞彙匹配，提升召回率
Pageindex 章節樹索引：將文件依目錄層次組織成章節樹（Chapter Tree）結構，讓檢索能沿文件層次精準定位，而非僅靠固定大小的 chunk

RAG 系統最常見的痛點是「切塊切壞了」——傳統固定大小的 chunk 容易截斷語意，導致回答缺乏上下文。Hybride_pageindex_RAG 以章節樹索引的概念補足這個缺陷，架構思路值得自建文件問答系統的工程師參考。目前專案仍在早期階段，文件與範例持續更新中。