Google 推出 Gemini API 文件搜索工具

Google Gemini API 文件搜索工具概览

1. 什么是文件搜索工具

Google 在 2025 年推出的 Gemini API 文件搜索（File Search）‍ 是一套 完全托管的检索增强生成（RAG）服务。它把企业或个人的私有文档（PDF、DOCX、TXT、代码文件等）直接转化为可检索的知识库，开发者无需自行搭建向量数据库或实现索引‑检索流程，只需通过 Gemini API 调用即可完成 上传 → 自动索引 → 语义搜索 → 生成式回答 全链路。

2. 关键特性

3. 使用流程（示例）

1. 准备 API Key

   export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
   

2. 上传文件（一次性或批量）

   curl -X POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files:batchCreate \
        -H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
              "files": [
                {"uri":"gs://my-bucket/report.pdf"},
                {"uri":"gs://my-bucket/code.py"}
              ]
            }'
   

   返回的 fileId 将用于后续检索。

3. 发起带文件搜索的对话（Python 示例）

   from google.generativeai import GenerativeModel, GenerationConfig
   
   model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro")
   response = model.generate_content(
       "请根据我上传的《产品需求文档》说明系统的主要功能。",
       tools=[{
           "type": "file_search",
           "fileIds": ["file-12345"]   # 上一步返回的 ID
       }],
       generation_config=GenerationConfig(temperature=0.2)
   )
   print(response.text)   # 输出带引用的答案
   

4. 结果
   • 模型返回的答案会在文末自动标注 引用 ID（如 【file-12345】），指明信息来源于哪份文档。
   • 开发者可根据需要进一步解析引用，或直接展示给终端用户。

4. 与传统 RAG 的区别

5. 适用场景

6. 限制与最佳实践

7. 与 Gemini 模型的协同

• 工具使用（Tool‑use）‍：Gemini 1.5‑Pro 及以上模型在 generateContent 时会自动判断是否需要调用 file_search，实现 ‍“思考 → 调用 → 生成”‍ 的闭环。
• 长上下文：文件搜索返回的相关段落会被拼接进模型的上下文窗口（最高 2 M token），保证答案的完整性与准确性。
• 多模态：未来 Gemini Vision 版本计划支持 图像+文档混合检索，可在同一次请求中同时搜索 PDF 文本和嵌入的图片信息。

8. 小结

Google Gemini API 文件搜索工具为 私有 RAG 场景提供了“一站式、托管式、计费透明”的解决方案。它把繁琐的向量化、索引、检索工作交给 Google Cloud，开发者只需：

1. 上传文档 → 2. 声明 file_search 工具 → 3. 让 Gemini 自动检索并生成带引用的答案。

凭借低廉的索引费用（0.15 USD/百万词元）和与 Vertex AI 的深度集成，文件搜索已成为 2025 年企业在 AI 驱动知识服务中最便捷的入口之一。

以上信息均来源于 Google 官方发布的 Gemini API 文件搜索功能说明（2025 年 11 月 AI 日报）以及 Gemini CLI 中的工具实现文档。