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新智元报道

编辑：倾倾

【新智元导读】Google宣判RAG死刑！那条曾让无数工程师自豪的手艺链，现在只剩下一行API挪用 。Gemini的File Search，把检索、分块、索引、引用，全都封进了模子内部 ？⒄卟辉傩枰魅妨鞒，只需要上传文件 。当智能被自动化吞并，工程师第一次发明，自己也成了被自动化的一部分 。

在已往几年里，RAG是工程师的底气 。

他们手动切块、天生向量、建设索引，再把检索到的内容精准拼进prompt 。

那是一整套细腻又繁琐的工程活，只有真正懂这些流程的人，才敢说自己「会用大模子」 。

而现在，这份自满被一行API抹平了 。

Gemini的File Search上线后，上传一个PDF或JSON，模子就能自动完因素块、检索、引用，甚至附上泉源 。

File Search 笼统化了整个检索流程 。

这句话像一把尖锐的刀，切掉了人和系统之间最后一点链接 。

AI不再需要工程师去教它查资料，而工程师，也最先被自己的发明优化掉 。

从流程到函数：Google一刀切掉RAG工程链

Gemini的File Search宣布后，RAG从工程系统酿成了API内置能力 。

上传文件，模子自动完因素块、embedding（向量化）、索引、检索与引用，所有在统一接口内完成，无需自建向量库或维护检索逻辑 。

多名堂支持也被一次性买通：PDF、DOCX、TXT、JSON，以及常见代码文件可直接剖析和嵌入，快速搭建统一知识库 。

这闪开发者能快速构建完整的知识库，而不必再为文件类型或结构做特殊适配 。

在更新说明中，它被界说为：

一个完全托管的RAG系统，已直接嵌入Gemini API，检索流程被彻底笼统化 。

开发者不再需要设计chunk战略或索引结构，系统会在后台自动完成所有环节 。

Gemini File Search事情流程：上传文件→自动天生embedding→挪用Gemini检索并天生谜底→输出含引用效果

定价被改成了「轻入口」：盘问时的存储与embedding天生免费；只在首次索引按$0.15/百万tokens计费，这让安排与扩容的边际本钱趋近于零 。

这意味着搭建知识检索的本钱险些降为零，RAG的手艺门槛也随之被平台吸收 。

File Search的逻辑：RAG嵌进API

File Search的焦点不在能不可搜，而在隐藏整条检索链 。

在已往，想让模子基于外部资料回覆问题，必需自己搭一套RAG流程：

先把文件切成小块，再用embedding模子把每块转成向量，存入向量数据库；当用户提问时，再检索最相关的片断，把效果塞进prompt里天生回覆 。

Ask the Manual演示应用程序由Gemini API中的全新文件搜索工具提供支持

整个历程需要维护数据库、治理索引、调参、拼接prompt，每一步都依赖工程师 。

而现在，这一切被放进了Gemini API的底层 。

上传文件，系统自动完因素块、embedding与索引；提问时，挪用统一个generateContent接口即可，Gemini会在内部完针言义检索与上下文注入，并在回覆中自动天生引用 。

甚至使用的是专门的gemini-embedding-001模子，确保检索与天生的语义空间完全一致

上传一份关于现代i10的文档并询问「什么是现代i10？」 。Gemini会检索相关段落，撰写有理有据的谜底，并显示支持该谜底的泉源 。

更主要的是，File Search改写了开发逻辑 。

开发者不再需要特殊安排数据库，也不需要维护检索管线；整个历程只在一次挪用中完成 。

这意味着，RAG从一个自力系统酿成了一个参数 。

已往要几百行代码才华跑通的流程，现在是一行设置 。官方示例挪用如下：

当所有检索、存储、注入、引用都自动完成，工程师再也不必明确系统怎么找到谜底 。

File Search让RAG从一套需要掌握的知识，酿成一项被挪用的功效 。

那一刻，手艺不再是一种能力，而成了一种选项 。

被抢走事情的工程师

File Search的上线，不但是一次工具升级，而是一场角色迁徙 。

它让系统具备了自我构建的能力——能够自动切块、索引、检索、引用 。

已往，明确这些逻辑是工程师的价值所在；现在，这种明确被彻底隐藏 。

在早期接入里，Beam（Phaser Studio）的转变最直观：

他们把File Search接进内容生产线，用来检索模板、组件与设计文档；天天上千次盘问跨越六个语料库，两秒内合并效果 。

CTO ichard Davey的说法是：

已往几天的事情，现在几分钟就能出效果 。

这虽然是生产力的前进，但也意味着——工程师失去了对系统的诠释权 。

当检索战略、引用逻辑、甚至数据结构都由平台控制，工程不再是搭建系统，而是挪用系统 。

从外部看，这只是少写几百行代码；但从内部看，这是知识密度被平台吸收的瞬间 。

当重大被隐藏，人也随之变得可替换 。

权力的迁徙：从工程师到平台

File Search的泛起，真正重塑的不是开发体验，而是权力结构——它让明确系统的人从工程师酿成了平台 。

在古板的RAG流程中，工程师拥有对系统的掌控权 。

他们能决议怎样分块、怎样索引、怎样检索，也能诠释模子为什么会给出某个谜底 。

这份掌控感来自于可见性——他们看得见每一步的逻辑 。

File Search把可见的工程办法收进了不可见的API 。

检索战略、索引结构、引用规则被托管在云端，开发者只看获得谜底，看不到历程

这意味着知识注入的权力正在集中：模子基于哪些段落回覆、忽略了哪些证据、怎样权衡检索效果，均由平台决议 。

工程师不再「构建系统」，而是「挪用系统」 。

这并非孤例 。OpenAI的Custom GPTs、Anthropic的Console、以及Gemini的File Search，都在把重漂后下沉到平台底层，闪开发更容易，也更受控 。

每一次笼统化，都是一次权力集中 。

File Search的降生，让AI开发进入了零设置时代：

人不再需要明确模子，只需挪用模子；平台不再提供能力，而是直接提供效果 。

这场转变没有任何戏剧性的冲突，却彻底改变了手艺的界线 。

当系统自己搭建系统，小我私家的明确被替换为对平台的信任 。

File Search并没有「杀死」RAG，它只是把RAG酿成了系统的血液 。

重大被隐藏，权力被集中；工程师要做的，是在更高一层的封装里，找到新的入口 。

参考资料：

https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api/

https://x.com/frxiaobei/status/1990091775382602021?s=20

https://medium.com/%40abdulkadir9929/gemini-apis-new-file-search-tool-built-in-rag-for-everyone-e990c054dcff

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