Google 今日正式发布 Gemini API 中的创新产品——”文件搜索工具”，这是一款专为开发者打造的完全托管式 RAG（检索增强生成）系统。该工具能够将用户的私有文件无缝转化为 Gemini 的知识库，彻底简化了传统 RAG 实现中的复杂流程，包括数据分块、嵌入生成和向量存储等关键步骤。开发者只需通过简单的 API 集成，即可享受高效、智能的文件检索与内容生成服务。
文件搜索工具的核心优势在于其端到端的集成设计。它自动完成文件上传、索引构建和检索匹配的全过程，利用 Google 最先进的 Gemini Embedding 模型（gemini-embedding-001）生成精准的向量表示。这种基于语义的搜索方式彻底改变了传统关键词匹配的局限，让用户能够更自然地获取信息。Google 强调，开发者可以完全专注于业务逻辑的实现，而无需被底层基础设施的维护所困扰。
根据 Google 官方博客的详细介绍，该工具支持多种常见的文件格式，包括但不限于 PDF、DOCX、TXT、JSON，以及各类编程语言源代码（如 Python、Java 等）。用户只需调用 Gemini API 的 generateContent 接口，即可轻松将私有文档导入知识库。系统会智能地处理数据分块，确保检索结果始终保持上下文连贯性。更值得一提的是，系统会在响应中自动生成引用链接，直接指向文档的具体位置，显著提升输出的透明度和可验证性。
这一设计特别契合企业级应用场景，例如构建内部知识助手、智能客服机器人或内容发现平台。Google 明确指出，对于需要处理海量数据、频繁更新、重复查询或要求严格可追溯性的应用，该工具能够大幅降低开发门槛，并提供卓越的可扩展性能支持。
在计费模式方面，文件搜索工具采用了颠覆性的创新设计：查询过程中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 模型的标准费率为每百万词元0.15美元。这种计费方式显著提升了成本竞争力，尤其适合大规模部署和实验性项目。Google 产品经理在官方公告中强调：”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。
这一创新工具的推出，标志着 Google 在 AI 应用领域又迈出了坚实一步，为开发者提供了更强大、更便捷的智能解决方案，特别是在企业级知识管理和智能应用方面展现出巨大潜力。
