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Gemini API的File Search升级多模态RAG：图文混检、元数据过滤、页码级引用
币界网消息，谷歌为Gemini API的File Search工具推出三项更新。一是多模态检索：基于Gemini embedding 2模型，开发者上传的图片和文本可在同一个知识库中被统一索引和检索，用自然语言就能从图片库里找到符合特定视觉风格或情绪基调的素材。二是自定义元数据过滤：上传文件时可附加键值标签（如department: legal），查询时按标签预过滤，缩小检索范围。三是页码级精确引用：模型回答时会标注信息来自哪个文件的第几页，方便用户直接跳转核实。File Search是谷歌内置于Gemini API的全托管RAG（检索增强生成）系统，自动处理文件存储、分块、向量化和上下文注入。存储和查询时的embedding生成免费，仅在首次索引时按每百万token 0.15美元收费。