最近的技术更新显示，Google 的 Gemini 通过 File S
File Search 实现了检索流程的高度抽象化，基本将人和系统之间的操作鸿沟彻底抹平yy易游。AI 不再需要工程师手工教授检索规则，工程师自己也被这套自动化所替代。核心变化不在“能不能搜索”，而在于把整条检索链隐藏在云端 API 之下 —— 由平台负责分块策略、向量化、索引以及引用规则，开发者只需要得到最终结果。
多格式支持一次性覆盖：PDF、DOCX、TXT、JSON，以及常见代码文件都可直接解析、嵌入，快速搭建统一的知识库，开发者无需为文件类型或结构进行额外适配。官方描述将其定位为一个完全托管的 RAG 系统，已内嵌到 Gemini API 中，检索流程被彻底抽象化，开发者无需设计分块或索引结构，后台会自动完成全部环节。
工作流程简化为：上传文件、自动生成嵌入向量、调用检索并生成带引用的答案、输出结果。定价也更具亲和力：查询阶段的存储与嵌入生成免费，首次索引按每百万 token 收取少量费用，整体边际成本降至接近零。这意味着搭建知识检索系统的成本几乎可以忽略，RAG 的技术门槛被平台化解决。
本质上，File Search 把检索链从工程实现层面解耦，变成了 API 可以直接调用的能力。过去需要维护数据库、索引、拼接提示和调参的流程，现在只需一次调用就能完成。这样一来，RAG 从一套需要工程师深度理解的系统，转化为一个可直接调用的功能选项。
这一变革也带来“角色”的重新定位。系统具备自我构建能力：自动切块、自动索引、自动检索与自动引用，工程师的解释权和对系统内部机制的掌控感逐步被平台抽走，落在云端的抽象层之上。早期的落地案例中，部分团队已将 File Search 集成到内容生产线，日常检索跨越多个知识库，短时间内汇聚并输出结果。对开发者而言，复杂的检索策略、引用逻辑和数据结构变得不再需要亲自设计，变成对平台的简单调用。
从技术权力的角度看，File Search 推动了“从工程实现到对平台调用”的转变。理解系统、解释中间过程的能力逐步转移给了平台，开发者获得了更高层次的便捷性与受控性。这类趋势并非个案：其他大厂的自定义 GPT、控制台工具等也在把复杂度下沉到底层平台，提升开发效率的同时提升了平台的可控性。每一次抽象化，都是对知识与实现边界的重新划定。
总之，File Search 并非要消灭 RAG，而是让 RAG 成为系统运行的核心血液，被更高效、统一的平台能力所承载。复杂性被隐藏，权力逐步集中，开发者需要做的，是在更高层级的封装中找到新的入口，继续推动应用落地与创新。
File Search 实现了检索流程的高度抽象化，基本将人和系统之间的操作鸿沟彻底抹平yy易游。AI 不再需要工程师手工教授检索规则，工程师自己也被这套自动化所替代。核心变化不在“能不能搜索”，而在于把整条检索链隐藏在云端 API 之下 —— 由平台负责分块策略、向量化、索引以及引用规则，开发者只需要得到最终结果。
多格式支持一次性覆盖：PDF、DOCX、TXT、JSON，以及常见代码文件都可直接解析、嵌入，快速搭建统一的知识库，开发者无需为文件类型或结构进行额外适配。官方描述将其定位为一个完全托管的 RAG 系统，已内嵌到 Gemini API 中，检索流程被彻底抽象化，开发者无需设计分块或索引结构，后台会自动完成全部环节。
工作流程简化为：上传文件、自动生成嵌入向量、调用检索并生成带引用的答案、输出结果。定价也更具亲和力：查询阶段的存储与嵌入生成免费，首次索引按每百万 token 收取少量费用，整体边际成本降至接近零。这意味着搭建知识检索系统的成本几乎可以忽略，RAG 的技术门槛被平台化解决。
本质上，File Search 把检索链从工程实现层面解耦，变成了 API 可以直接调用的能力。过去需要维护数据库、索引、拼接提示和调参的流程，现在只需一次调用就能完成。这样一来，RAG 从一套需要工程师深度理解的系统，转化为一个可直接调用的功能选项。
这一变革也带来“角色”的重新定位。系统具备自我构建能力：自动切块、自动索引、自动检索与自动引用，工程师的解释权和对系统内部机制的掌控感逐步被平台抽走，落在云端的抽象层之上。早期的落地案例中，部分团队已将 File Search 集成到内容生产线，日常检索跨越多个知识库，短时间内汇聚并输出结果。对开发者而言，复杂的检索策略、引用逻辑和数据结构变得不再需要亲自设计，变成对平台的简单调用。
从技术权力的角度看，File Search 推动了“从工程实现到对平台调用”的转变。理解系统、解释中间过程的能力逐步转移给了平台，开发者获得了更高层次的便捷性与受控性。这类趋势并非个案：其他大厂的自定义 GPT、控制台工具等也在把复杂度下沉到底层平台，提升开发效率的同时提升了平台的可控性。每一次抽象化，都是对知识与实现边界的重新划定。
总之，File Search 并非要消灭 RAG，而是让 RAG 成为系统运行的核心血液，被更高效、统一的平台能力所承载。复杂性被隐藏，权力逐步集中，开发者需要做的，是在更高层级的封装中找到新的入口，继续推动应用落地与创新。