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猫眼影戏记者 韩美林 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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