Google a intégré à Gemini un module complémentaire de base de connaissances privée : RAG (File Search Tool), entièrement géré. Celui-ci permet aux utilisateurs de transformer directement des fichiers privés en base de connaissances pour Gemini, sans avoir à créer leurs propres bibliothèques vectorielles, à effectuer un découpage en segments ou à procéder à une intégration. Le processus RAG complexe a été transformé en service et directement intégré à l'API Gemini. Le stockage et la génération d'intégrations lors des requêtes sont gratuits ; la génération d'intégrations est facturée 0,15 $ par million de jetons lors de la première indexation d'un fichier. Le modèle inclut automatiquement des références dans sa réponse, indiquant les parties du document d'où provient la réponse. Prend en charge les formats PDF, DOCX, TXT, JSON et de nombreux autres types de fichiers courants utilisés dans les langages de programmation. Pour les documents contenant une grande quantité d'informations, des mises à jour fréquentes, des problèmes récurrents ou ceux nécessitant un suivi, essayez d'utiliser un outil de recherche de fichiers. #RAG #OutilDeRechercheDeFichiers
Bloblog.google/technology/dev…1qY8