Google Gemini API 新增文件搜尋工具「File Search Tool」— 一個完全託管的RAG 系統，簡化開發者建立知識密集型AI 應用程式的流程，讓回應更準確、相關且可驗證，同時直接基於使用者上傳的資料產生答案。標誌著Gemini API 在處理結構化文件方面的重大進步，特別適合需要從海量文件庫中提取洞見的場景。 核心功能與創新點檔案搜尋工具的核心在於自動化整個RAG 管道，包括檔案儲存、最優分塊策略、嵌入生成以及檢索上下文的動態注入。它無縫整合到現有的generateContent API 中，使用先進的Gemini 嵌入模型（gemini-embedding-001）進行向量搜尋。這意味著系統能理解查詢的語意和上下文，即使文件中沒有精確配對的詞彙，也能檢索相關資訊。 關鍵亮點包括： · 廣泛的文件格式支援：涵蓋PDF、DOCX、TXT、JSON 以及常見程式語言檔案（如Python、JavaScript 等），開發者無需額外轉換即可上傳和索引。 · 內建引用機制：產生的回應會自動附帶引用，指向特定文件片段，方便使用者驗證來源，提高透明度。 · 成本優化：儲存和查詢時嵌入產生免費，僅在初始索引時收取固定費用（0.15 $/M tokens），降低了入門門檻。 ` 互動演示：Google AI Studio 提供了一個「Ask the Manual」演示應用程式（需付費API 金鑰），讓開發者直覺體驗工具在處理技術手冊等場景中的表現。 工作原理簡析從技術角度來看，該工具首先對上傳檔案進行智慧分塊和嵌入生成，形成向量索引庫。當使用者查詢時，它會透過語義搜尋快速匹配相關片段，並將這些上下文注入到Gemini 模型的提示中，產生最終輸出。這種「即插即用」的設計，避免了開發者手動建立檢索系統的複雜性，確保了高效的端到端流程。 實際應用案例· 智慧支援機器人：早期訪問開發者已用它建構AI 驅動的客服系統，從內部文件中即時提取答案。 · 知識助理：適用於企業內部搜索，幫助員工快速定位政策或指南。 · 內容髮現平台：如創意工具，能從大型文件集挖掘靈感。 · 遊戲開發範例：Phaser Studio 的Beam 平台利用該工具，每天處理數千並行查詢，從模板庫中檢索數據，將手動查閱時間從數小時縮短至2 秒以內。 對開發者的價值總體而言，這個工具讓RAG 開發從“基礎設施重任”轉向“應用創新”，開發者能專注於核心邏輯，而非管道優化。它不僅提升了回應的準確性和可信度，還透過免費儲存和低成本嵌入，降低了大規模部署的障礙。對於建構AI 智能體或知識管理系統，這無疑是一個高效起點。
