Google 推出 Gemini API 文件搜索工具:简化私有 RAG 集成，开发者无需自建向量数据库
Google 今日正式推出 Gemini API 中的“文件搜索工具”（File Search Tool），一款完全托管的 RAG 系统。该工具将私有文件无缝转化为 Gemini 的知识库，用户无需自行处理数据分块、嵌入生成或向量存储等繁琐步骤，直接通过 API 集成即可实现高效检索与生成。
工具核心功能:一站式 RAG 流程打包文件
搜索工具的核心在于其端到端的集成设计。它自动处理文件上传、索引和检索过程，利用 Google 的 Gemini Embedding 模型（gemini-embedding-001）生成高质量向量表示，支持语义搜索而非简单关键词匹配。这意味着开发者可以专注于应用逻辑，而非底层基础设施维护。
据 Google 官方博客介绍，该工具支持多种常见文件格式，包括 PDF、DOCX、TXT、JSON，以及各种编程语言文件（如 Python、Java 等源代码）。用户只需通过 Gemini API 的 generateContent 接口调用，即可将私有文档导入知识库。系统会智能分块数据，确保检索结果的上下文连贯性，并在响应中自动生成引用链接，直接指向文档的具体部分，从而提升输出的透明度和可验证性。
这一设计特别适用于企业级场景，例如内部知识助手、智能支持机器人或内容发现平台。Google 强调，对于海量数据、频繁更新、重复查询或需要严格可追溯性的应用，该工具能显著降低开发门槛，并提供可扩展的性能支持。
创新计费模式:查询免费，首次索引低至0.15美元/百万词元
与传统 RAG 解决方案不同，文件搜索工具采用全新的计费范式:查询期间的存储和嵌入生成完全免费，仅在首次索引文件时收取嵌入生成费用。该费用基于词元（token）计算，使用 gemini-embedding-001模型的标准率为每百万词元0.15美元。这使得工具在成本控制上更具竞争力，尤其适合大规模部署和实验性项目。Google 产品经理在公告中指出:“这一计费模式大幅降低了 RAG 实现的入门门槛和运营成本，帮助开发者更快地将 AI 落地。” 后续文件更新或增量索引将仅按实际变化部分计费，进一步优化了资源利用效率。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Google 今日正式推出 Gemini API 中的“文件搜索工具”（File Search Tool），一款完全托管的 RAG 系统。该工具将私有文件无缝转化为 Gemini 的知识库，用户无需自行处理数据分块、嵌入生成或向量存储等繁琐步骤，直接通过 API 集成即可实现高效检索与生成。
工具核心功能:一站式 RAG 流程打包文件
搜索工具的核心在于其端到端的集成设计。它自动处理文件上传、索引和检索过程，利用 Google 的 Gemini Embedding 模型（gemini-embedding-001）生成高质量向量表示，支持语义搜索而非简单关键词匹配。这意味着开发者可以专注于应用逻辑，而非底层基础设施维护。
据 Google 官方博客介绍，该工具支持多种常见文件格式，包括 PDF、DOCX、TXT、JSON，以及各种编程语言文件（如 Python、Java 等源代码）。用户只需通过 Gemini API 的 generateContent 接口调用，即可将私有文档导入知识库。系统会智能分块数据，确保检索结果的上下文连贯性，并在响应中自动生成引用链接，直接指向文档的具体部分，从而提升输出的透明度和可验证性。
这一设计特别适用于企业级场景，例如内部知识助手、智能支持机器人或内容发现平台。Google 强调，对于海量数据、频繁更新、重复查询或需要严格可追溯性的应用，该工具能显著降低开发门槛，并提供可扩展的性能支持。
创新计费模式:查询免费，首次索引低至0.15美元/百万词元
与传统 RAG 解决方案不同，文件搜索工具采用全新的计费范式:查询期间的存储和嵌入生成完全免费，仅在首次索引文件时收取嵌入生成费用。该费用基于词元（token）计算，使用 gemini-embedding-001模型的标准率为每百万词元0.15美元。这使得工具在成本控制上更具竞争力，尤其适合大规模部署和实验性项目。Google 产品经理在公告中指出:“这一计费模式大幅降低了 RAG 实现的入门门槛和运营成本，帮助开发者更快地将 AI 落地。” 后续文件更新或增量索引将仅按实际变化部分计费，进一步优化了资源利用效率。
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