这两天都在谈微调和RAG，其实一个好的RAG搭建起来还是需要点技术的，比如你首先要去对文档分片，然后要找到好的word embeddings词向量数据库来将你文档分片进行向量化，好进行检索。 然而，正是这些对分片策略、向量模型选择以及高昂数据库运维的持续投入，让许多希望快速部署知识问答系统的开发者望而却步。Google 文件搜索 API 的推出，正是为了终结这种复杂性。这项集成在 Gemini API 中的托管式 RAG 解决方案，将所有繁琐的底层工程——包括智能分块、高性能向量嵌入和索引管理——全部自动化封装，让您无需再为此耗费精力。它不仅提供了企业级的 RAG 能力，更以颠覆性的成本结构改变了游戏规则：文档存储完全免费，您只需为计算嵌入和模型使用检索到的上下文付费，极大地降低了应用的边际成本…
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