告别繁琐RAG搭建，Google File Search 让文档问答变得像搜索网页一样简单

长期以来，开发者想让AI读懂企业内部的PDF、Word、代码文档，往往要自己搭建一套复杂的RAG系统：分块、向量化、向量数据库、检索排序、提示工程……每一步都像在搭积木，稍有不慎就卡在某个环节。现在，Google终于把这套“底层魔法”封装成了一个开箱即用的工具——File Search，直接集成在Gemini API中。你只需上传文件，剩下的，交给Google。

上传即用，无需懂向量、不碰数据库

你不需要知道什么是嵌入模型、FAISS 或 Milvus。只需调用 uploadToFileSearchStore API，或者先用 Files API 上传文件，再一键导入，系统就会自动完成：

• 智能分块（按语义段落切割，不是死板按字符数）
• 生成高质量语义向量
• 建立高效索引结构

整个过程对开发者透明，就像你把一份文件扔进一个“AI知识罐”，它自己就记住了。

如果你有特殊需求，比如希望代码文件每块不超过512个token、相邻块重叠128个token，以提升上下文连贯性——没关系，配置文件里一行参数就能调整，灵活不僵化。

不是关键词匹配，是真正“理解”你问什么

传统搜索靠“关键词重合”，你问“怎么优化Python循环性能”，它可能只返回包含“Python”和“循环”的段落，却漏掉讲“列表推导式替代for循环”的高价值内容。

File Search 使用的是Gemini 2.0的语义理解能力。它把你的问题和文档都变成“语义向量”，判断的是“意思是否相近”，而不是“字有没有撞上”。你问“有没有办法让脚本跑得更快”，它能精准找到“使用NumPy向量化操作替代循环”这类答案——哪怕原文根本没出现“脚本”或“更快”这个词。

每一句回答，都有据可查

AI瞎编？不存在的。每一次回答，Gemini都会自动标注出处：grounding_metadata 里清楚记录着答案来自哪个文件、哪一段、甚至哪一行。你可以直接跳转到原始文档核对，这对企业合规、审计、技术评审至关重要。

举个例子：当你的团队问“我们上次的API限流策略是怎样的？”，AI不仅回答“每秒50次请求”，还会告诉你：“该策略见于《2024-Q3-服务架构文档.pdf》，第12页，第3段。”——这不再是黑箱，而是可追溯的知识系统。

文件会消失，但知识永远留下

一个常被忽略的细节：通过 Files API 上传的原始文件（如PDF、DOCX）会在48小时后自动删除——这是为了保护隐私和节省存储。但别慌，所有语义嵌入数据都会永久保留在你的文件搜索存储区，除非你主动删除。

这意味着：你可以上传一份机密合同，让它被AI理解、被员工提问，但原始文件自动清理，不留痕迹。安全与可用性，双赢。

支持格式全，企业级容量无忧

File Search 支持你日常用的所有文档类型：

• 文档：PDF、DOCX、TXT、PPTX
• 代码：Python (.py)、JavaScript (.js)、Java (.java)、Go (.go)、JSON、YAML、SQL
• 配置与日志：log、ini、env、md

单个文件上限100MB，足够容纳完整技术手册或代码库。为保证检索速度，建议每个搜索库（Store）控制在20GB以内——这相当于约200份50MB的PDF，对大多数企业团队完全够用。

成本透明：只为你“读过”的文档付费

最让人安心的是它的计费方式——你只在第一次“教AI读文档”时花钱，之后怎么问、问多少次，都不额外收费：

• 索引嵌入费用：每100万token收费 $0.15（约1000页纯文本）
• 存储空间：完全免费
• 查询时的向量生成：免费

假设你上传了50份技术文档，总共约500万token，首次索引成本仅$0.75。之后整个团队100人每天问10次问题，全年费用还是$0.75——这几乎是AI时代最良心的定价。

企业级应用正在发生

目前，File Search 已在 Google Cloud 的 Gemini API 中开放，支持通过 REST 和客户端库（Python、Node.js等）调用。多家云服务商和SaaS厂商已开始接入，用于：

• 客服机器人自动回答内部产品文档
• 开发人员秒查API变更记录
• 法务团队快速定位合同条款
• HR系统智能解答员工手册问题

如果你正在为内部知识库“查不到、答不准、难维护”而头疼——File Search 不是另一个工具，它是下一代企业知识交互的起点。

无需再从零搭建RAG。上传、提问、交付价值——现在，就这么简单。