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RAG被判死刑:Google用一行API倾轧工程师!

2025-12-03 17:26:17
泉源:

猫眼影戏

作者:

夏慧华

手机审查

  猫眼影戏记者 兰德明 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

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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责编:刘书成

审核:胡祖才

责编:黄建民

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