谷歌宣布在Gemini API中推出File Search Tool（文件搜索系统）。这是一个完全托管的检索增强生成（RAG）解决方案，旨在为开发者提供一个简单、集成且可扩展的方式，使用自己的数据来“锚定”Gemini模型。

通过该工具，开发者可以上传文件，系统会自动进行分块、索引和检索，从而让Gemini模型能够基于用户提供的私有文件内容生成更准确、更具上下文的回复。

使用示例

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()
store = client.file_search_stores.create()

upload_op = client.file_search_stores.upload_to_file_search_store(
    file_search_store_name=store.name,
    file='path/to/your/document.pdf'
)

while not upload_op.done:
  time.sleep(5)
  upload_ops = client.operations.get(upload_op)

# Use the file search store as a tool in your generation call
response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash',
    contents='What does the research say about ...',
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(
            file_search=types.FileSearch(
                file_search_store_names=[store.name]
            )
        )]
    )
)
print(response.text)

# Support your response with links to the grounding sources.
grounding = response.candidates[0].grounding_metadata
sources = {c.retrieved_context.title for c in grounding.grounding_chunks}
print('Sources:', *sources)

官方文章指出，File Search 自动管理文件存储、分块和嵌入生成，按百万索引词元 $0.15 收费，仅在查询时生成嵌入，支持 PDF、DOCX、TXT 和 JSON 等格式。