企业构建内部知识助理、智能支持机器人时，常需投入大量精力处理数据分割、嵌入生成与向量存储等基础工作——这一痛点如今有了更高效的解决方式。11月，Google在Gemini API中正式推出“File Search Tool”，一款**全托管的检索增强生成（RAG）系统**，将私有文件转化为AI知识库的过程简化为API调用，彻底免却用户手动处理繁琐步骤的需求。
这款工具的核心优势在于**端到端集成设计**：无需用户干预，自动完成文件上传、索引与检索全流程。它依托Google Gemini Embedding模型（gemini-embedding-001）生成高质量向量表示，实现语义搜索而非简单关键词匹配——这意味着检索结果更贴合上下文，而非局限于关键词的字面匹配。对开发者而言，这一设计让他们可将精力集中于应用逻辑本身，无需花费资源维护底层基础架构。
据Google官方信息，工具支持**多类常见文件格式**，包括PDF、DOCX、TXT、JSON及Python、Java等编程语言文件。用户只需调用Gemini API的generateContent接口，即可将私有文档导入知识库；系统会智能分割数据以保持检索结果的连贯性，并在响应中自动生成引用链接，直接指向文档具体部分——这一设计大幅提升了输出的透明度与可验证性，尤其适合需要追溯信息来源的场景。
这种“全托管+智能化”的模式，让工具尤其适配**企业级场景**：无论是内部知识助理、智能支持机器人还是内容发现平台，只要涉及大量数据、频繁更新、重复查询或严格追溯要求，工具都能显著降低开发门槛。Google强调，针对这类高需求场景，工具提供可扩展的性能支持，确保业务规模增长时仍能稳定运行。
工具的**创新计费模型**同样值得关注：查询环节完全免费，首次索引成本仅从每百万token0.15美元起。这种模式既降低了企业初始使用的成本门槛，也契合高频查询的场景需求——企业无需为重复查询支付额外费用，仅需为首次数据索引买单。
