Google 宣判 RAG 死刑：一个 API 干掉整条技术链
今天，我们正式发布了文件搜索工具[1]——这是一个直接内置在 Gemini API 中的全托管 RAG（检索增强生成）系统，它能帮你处理检索环节的复杂问题，让你专注于应用开发。文件搜索工具为你提供了一种简单、集成且可扩展的方式，让 Gemini 基于你的数据生成答案，确保回复更加准确、相关且可验证。
为了让所有开发者都能轻松且经济地使用文件搜索工具，我们对存储和查询时的嵌入生成实行免费政策。你只需要在首次索引文件时支付创建嵌入的费用，固定价格为每 100 万个 token 0.15 美元（或根据所使用的嵌入模型定价，本例中为 gemini-embedding-001）。这种新的计费模式让文件搜索工具的使用和扩展变得既简单又极具成本效益。
文件搜索工具的工作原理
文件搜索工具通过为你处理 RAG 的各种复杂环节，大大加快了开发流程。相比自行搭建管理系统，它提供了一个更友好的替代方案。
- 简单集成的开发体验：我们简化了整个 RAG 流程。文件搜索工具自动管理文件存储、优化分块策略、生成嵌入，并动态地将检索到的上下文注入到你的提示词中。它可以与现有的 generateContent API 无缝配合，非常容易上手。
- 强大的向量搜索能力：基于我们最新的先进 Gemini 嵌入模型[2]，文件搜索工具使用向量搜索来理解用户查询的含义和上下文。即使用户没有使用精确的关键词，它也能从你的文档中找到相关信息。
- 内置引用功能：模型生成的回复会自动包含引用信息，明确标注答案来自文档的哪些部分，方便你进行验证。
- 支持多种文件格式：你可以使用多种文件格式构建全面的知识库，包括 PDF、DOCX、TXT、JSON 以及许多常见的编程语言文件类型（完整的支持格式列表请查看文档[3]）。
你可以在 Google AI Studio 中通过我们的**新演示应用[4]**看到文件搜索工具的实际效果（需要付费 API 密钥）。
开发者如何使用文件搜索工具
参与我们早期体验计划的开发者已经在用它打造各种精彩应用，从智能客服机器人到内部知识助手，再到创意内容发现平台。来听听一位早期体验开发者的反馈。
Beam[5] 是 Phaser Studio 开发的一个 AI 驱动的游戏生成平台，目前已经取得了不错的初步成果。Beam 将文件搜索集成到其工作流程中，每天对不断增长的模板数据库执行数千次搜索。文件搜索工具能够同时处理所有数据集的并行查询，并在 2 秒内合并结果——相比之前需要数小时的手动交叉检索，这是一个巨大的进步。
开始使用文件搜索工具
你现在就可以开始使用文件搜索工具进行开发
