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陆开锦
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猫眼影戏记者 肖桂来 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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