新智慧报道主编：庆庆【新智慧导论】谷歌、RAG被判死刑！曾经需要无数工程师参与的技术链现在只剩下一行 API 调用。 Gemini 文件搜索将搜索、分块、索引和浏览集成到其模型中。开发者不再需要了解流程，只需要上传文件即可。当自动化吸收智能时，工程师第一次意识到他们已经成为其中的一部分。近年来，RAG 一直是工程师值得信赖的来源。他们手动切片、生成向量并创建索引，以将检索到的内容准确地拼写成提示。这是一系列细致而繁琐的工程任务。只有真正了解这些流程的人才敢说自己能用大模型。但现在这种自豪感已经被一组API打消了。 Gemini 文件搜索启动并运行后，您可以上传 PDF 或 JSON，模型将自动完成源分段、搜索、引用，甚至附件。文件搜索抽象了整个搜索过程。这句话就像一把尖刀，斩断了人类与系统之间最后的联系。人工智能不再需要教工程师如何搜索信息，工程师开始通过自己的发明来优化自己。从流程到功能：谷歌一举打破了RAG工程链。 Gemini 文件搜索发布后，RAG 从工程系统转变为集成 API 功能。当您上传文件时，模型会自动完成分割、嵌入（矢量化）、索引、检索和引用，所有这些都在同一个界面中进行。您不需要创建自己的矢量库，也不需要维护搜索逻辑。 同时还开放了多格式支持。直接编辑PDF、DOCX、TXT、JSON和常见代码文件。通过直接解析和嵌入，快速创建集成知识库。这允许开发人员无需对文件类型或结构进行额外调整即可快速创建完整的知识库。在更新说明中，这被定义为直接集成到Gemini API中的完全托管的RAG系统，并且获取过程被完全抽象。开发者不再需要设计分片策略或索引结构；系统在后台自动完成各个环节。 Gemini 文件搜索工作流程：上传文件 → 自动生成嵌入 → 调用 Gemini 搜索并生成响应 → 生成带引号的结果。价格已更改为“轻松入场”。在查询期间存储和生成嵌入是免费的。只有第一个指数的收费为每百万代币 0.15 美元，因此实施和扩展的边际成本接近于零。这意味着开发知识搜索的成本几乎降为零，并且RAG的技术限制也被平台吸收了。文件搜索逻辑c: RAG内置API 文件搜索的核心不在于能否搜索到，而是隐藏整个搜索字符串。以前，如果您希望模型根据外部数据回答问题，则必须自行设置 RAG 流程。将块切割成更小的块，并使用嵌入模型将每个块转换为向量并将其存储在向量数据库中。当用户提出问题时，将检索最 r 片段并将结果插入到消息中以生成响应。 RAG被判死刑：谷歌驱逐使用一套API的工程师！ Ask the Manual 演示应用程序利用了新的 Gemini API 文件搜索工具。整个过程需要数据库维护、索引管理、参数调优、快速合并等。每一步都取决于工程师。所有这些现在都在 Gemini API 下。当您上传文件时，系统会自动完成分片、嵌入和索引。当你问问题时如果是这样，只需调用相同的 i界面生成内容。 Gemini 在内部完成语义搜索和上下文插入，并在响应中自动生成引用。还使用特殊的gemini-embedding-001模型来确保检索与生成的语义空间完美匹配。 上传有关现代 i10 的文档并询问“什么是现代 i10？”双子座搜索相关段落，创建有根据的答案，并显示支持这些答案的来源。更重要的是，搜索文件重写了开发逻辑。开发人员不再需要部署额外的数据库或维护恢复通道。整个过程在一次调用中完成。这意味着RAG从一个独立的系统变成了一个参数。以前需要数百行代码的流程现在可以在一行中配置。官方的调用示例是：）当所有的检索、存储、插入、引用都自动完成后，工程师不再需要解压了解系统如何找到答案。文件搜索将 RAG 从一组必须学习的知识转换为可调用的函数。在那一刻，技术不再是一种能力，而是成为一种选择。对于流离失所的工程师来说，启动文件搜索不仅是工具的升级，更是角色的转变。这提供了构建系统本身、自动拆分、索引、检索和引用的能力。过去，理解这些逻辑就是工程师的价值。现在这种理解完全被隐藏了。在抢先体验中，Beam（Phaser Studio）的变化最为直观。 他们将文件搜索连接到内容生产管道以检索模板、组件和设计文档。每天对六个语料库运行数千个查询，并在 2 秒内合并结果。 CTO Richard Davey 表示：“过去几天的工作现在可以在几分钟内产生结果。”这不仅提高了生产力，还意味着e工程师失去了解释系统的权利。当搜索策略、搜索逻辑甚至数据结构都由平台控制时，项目不再是构建系统，而是调用它们。从表面上看，这只是少了几百行代码。但从内部角度来看，这是知识密度被平台吸收的时候。当复杂性被隐藏时，人们也变得可以互换。权力转移：从工程师到平台 文件搜索的出现 它并没有真正重塑开发体验，而是重塑了权力结构。了解系统的人从工程师转向平台。在传统的 RAG 过程中，工程师可以决定如何对其进行分块、如何对其进行索引、如何对其进行检索，并且他们可以解释为什么他们的模型给出了特定的答案。开发人员只能看到响应，看不到过程。这意味着知识注入的力量是你集中的。工程师不再“构建系统”而是“呼叫系统”。抽象是权力的集中。文件搜索的诞生开启了AI开发的零配置时代。当系统构建自己的系统时，个人的理解被对平台的信任所取代。文件搜索不会“杀死”RAG，它们只是将它们变成系统的命脉。复杂性被隐藏，权力被集中。工程师要做的就是在更高层次的封装上寻找新的切入点。参考资料：https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api/https://x.com/frxiaobei/status/1990091775382602021?s=20https://Medium.com/%40abdulkadir9929/gemini-apis-new-file-search-tool-built-in-rag-for-everyone-e990c054dcff 关注秒ASI ? 一键点赞、转发、观看? 点亮星星锁定新智慧快速助推！ 特别声明：本文由网易自有媒体平台“网易账号”作者上传发布，代表网易公司立场。仅限作者本人。网易仅提供一个信息发布平台。 注：以上内容（包括图片和视频，如有）由仅提供信息存储服务的社交媒体平台网易号用户上传并发布。