RAG神器：Gemini文件搜索工具

如果您曾经尝试构建自己的 RAG 设置，您可能了解其中的挑战——管理词嵌入、矢量数据库、正确分块文本，并确保所有内容都能与您的模型交互，同时又不超出预算。

现在，谷歌彻底解决了这个问题。

他们在 Gemini API 中悄然推出了一款全新的文件搜索工具，它可以帮您处理所有繁重的 RAG 工作。您只需上传文件，提出问题，剩下的就交给它来搞定。

1、这是什么？

文件搜索的核心在于让 Gemini 能够“理解”您的数据。您可以上传 PDF、DOCX 文件、文本、JSON 甚至代码文件。当您向 Gemini 提出问题时，它不会随意猜测，而是会检查您上传的文件，找到相关部分，并利用这些部分来回答问题。

这就像将您的大脑直接连接到 Gemini。无需单独的向量数据库，无需检索管道，也无需任何管理。

只需输入文件，即可获得答案。

它非常便宜。真的非常便宜。

这一点让我很惊喜。您无需为查询或存储付费；只需在索引文件时支付一次费用。

使用 gemini-embedding-001 模型，创建嵌入的成本为每百万个 token 0.15 美元。与使用 Pinecone 或 Weaviate 等工具构建自己的管道相比，这简直是九牛一毛。

之后，您可以随意查询这些文件。

2、工作原理

文件搜索通过自动分块来简化 RAG 算法。文件搜索、生成嵌入、存储和检索嵌入，并将上下文信息注入到 Gemini 提示中。

所有这些都在您已使用的 generateContent API 调用中完成。

当您发出查询时，它会在后台使用最新的 Gemini 嵌入模型执行向量搜索。因此，它理解的是含义，而不仅仅是关键词。

更棒的是：Gemini 的答案包含引用——它会明确指出引用的文件和章节。您可以点击查看并验证。再也不用猜测模型是否产生了错误信息。

3、用例：Beam 的超快游戏生成

早期测试者之一 Phaser Studio 正在其 AI 驱动的游戏平台 Beam 上使用文件搜索功能。

他们拥有一个包含 3000 多个文件的库——包括模板、代码片段、设计文档和其他内部数据。文件搜索功能使他们能够在不到 2 秒的时间内查询所有文件。以前，手动查找相同的信息需要花费数小时。

他们的首席技术官 Richard Davey总结得非常到位：

“过去需要几天才能完成原型设计的想法，现在只需几分钟就能实现。”

这真是太不可思议了。

4、一个简单的 Python 示例

你不需要编写太多代码就能上手。这里有一个简单的示例：

from google import genai
from google.genai import types
import time

client = genai.Client()
store = client.file_search_stores.create()
upload_op = client.file_search_stores.upload_to_file_search_store(
    file_search_store_name=store.name,
    file='path/to/your/document.pdf'
)
while not upload_op.done:
    time.sleep(5)
    upload_op = client.operations.get(upload_op)
response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash',
    contents='Summarize the research on sustainable AI.',
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(
            file_search=types.FileSearch(
                file_search_store_names=[store.name]
            )
        )]
    )
)
print(response.text)
grounding = response.candidates[0].grounding_metadata
sources = {c.retrieved_context.title for c in grounding.grounding_chunks}
print('Sources:', *sources)

就是这样。上传文件，提出问题，即可获得带有来源信息的答案。完成。

5、为什么这很重要

每个 AI 开发人员都会遇到同样的问题——模型听起来很棒，但却无法访问公司内部数据。

文件搜索改变了这一切，它使 Gemini 能够在无需复杂的检索设置的情况下分析您的内容。

如果您正在创建任何需要当前或特定领域信息的内容——例如支持机器人、内部工具、文档问答——这将带来颠覆性的改变。

6、亲自尝试一下

您现在就可以在 Google AI Studio 中试用文件搜索功能了。它提供了一个名为“Ask the Manual”（询问手册）的演示——上传一些文件，提出问题，看看它的答案是否合理。

一旦你掌握了它的用法，就可以对演示进行修改，或者直接将其集成到你的应用中。

原文链接：Google Just Made RAG Ridiculously Easy with the New File Search Tool

汇智网翻译整理，转载请标明出处