谷歌宣佈在Gemini API中推出File Search Tool（文件搜索系統）。這是一個完全託管的檢索增強生成（RAG）解決方案，旨在為開發者提供一個簡單、集成且可擴展的方式，使用自己的數據來“錨定”Gemini模型。

通過該工具，開發者可以上傳文件，系統會自動進行分塊、索引和檢索，從而讓Gemini模型能夠基於用户提供的私有文件內容生成更準確、更具上下文的回覆。

使用示例

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()
store = client.file_search_stores.create()

upload_op = client.file_search_stores.upload_to_file_search_store(
    file_search_store_name=store.name,
    file='path/to/your/document.pdf'
)

while not upload_op.done:
  time.sleep(5)
  upload_ops = client.operations.get(upload_op)

# Use the file search store as a tool in your generation call
response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash',
    contents='What does the research say about ...',
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(
            file_search=types.FileSearch(
                file_search_store_names=[store.name]
            )
        )]
    )
)
print(response.text)

# Support your response with links to the grounding sources.
grounding = response.candidates[0].grounding_metadata
sources = {c.retrieved_context.title for c in grounding.grounding_chunks}
print('Sources:', *sources)

官方文章指出，File Search 自動管理文件存儲、分塊和嵌入生成，按百萬索引詞元 $0.15 收費，僅在查詢時生成嵌入，支持 PDF、DOCX、TXT 和 JSON 等格式。