Vyhledávání v souborech Google v API Gemini 3.0 zjednodušuje RAG: Vytvářejte chytřejší aplikace hned teď

Souhrn

Google spustil File Search API v rámci Gemini 3.0, které umožňuje vývojářům a firmám rychle vytvářet systémy RAG bez nutnosti rozsáhlého inženýrského týmu. Nahráváním souborů a minimální konfigurací lze aplikacím dodat schopnost kontextového porozumění a vyhledávání informací. API podporuje dynamické aktualizace znalostní báze a hybridní metody vyhledávání.

Klíčové body

Nahrávání dokumentů a správa znalostní báze přes jediné volání API.
Hybridní vyhledávání založené na vektorových reprezentacích (embeddings), klíčových slovech nebo jejich kombinaci.
Dynamické aktualizace obsahu bez restartu systému.
Integrace s Firebase pro bezpečné úložiště a Clerk pro autentizaci uživatelů v multi-tenant architektuře.
Flexibilní cenový model podle použití.

Podrobnosti

File Search API funguje jako rozšíření Gemini 3.0 a slouží k integraci externích znalostních zdrojů do velkých jazykových modelů (LLM). RAG, tedy Retrieval-Augmented Generation, je technika, která kombinuje vyhledávání relevantních dokumentů s generováním odpovědí modelem, čímž se snižují halucinace a zvyšuje přesnost. S tímto API stačí nahrát soubory jako PDF, texty nebo tabulky do znalostní báze, nastavit základní parametry jako indexování a pak volat API pro dotazy.

API nabízí embeddingové vyhledávání, kde se dotaz převede na vektorovou reprezentaci a porovná s podobnými vektory dokumentů, klíčové slovové vyhledávání pro přesné shody a hybridní přístup pro lepší výsledky. Dynamická správa umožňuje přidávat nebo mazat dokumenty za běhu, což je ideální pro aplikace s měnícím se obsahem, například interní znalostní báze firem nebo chatboty pro zákaznickou podporu.

Integrace s Firebase zajišťuje škálovatelné úložiště s izolací dat pro jednotlivé uživatele, zatímco Clerk přidává autentizaci a oprávnění, což umožňuje budovat SaaS aplikace s uživatelskými účty bez rizika úniku dat. Konfigurace je minimální – vytvoření databáze, nahrávání souborů a volání endpointů. Pro vývojáře je k dispozici SDK pro různé jazyky, včetně Pythonu a JavaScriptu. Limity zahrnují velikost souborů (do 100 MB na dokument) a celkovou kapacitu báze, což může omezit velké enterprise nasazení bez optimalizace. Navíc závislost na Google Cloud znamená vazbu na jejich ekosystém a potenciální náklady při vysokém objemu dotazů.

Proč je to důležité

Toto API democratizuje RAG, který byl dříve doménou specialistů vyžadujících vlastní vektorové databáze jako Pinecone nebo Weaviate a složité pipeline. Pro startupy a malé firmy znamená rychlý vstup na trh s AI aplikacemi, jako jsou personalizovaní asistenti nebo vyhledávače v oborech práva, medicíny či financí. V širším kontextu posiluje pozici Google v soutěži s OpenAI a Anthropic, kde podobné funkce jako Assistants API vyžadují více úsilí. Nicméně jednoduchost může vést k menší flexibilitě oproti plně přizpůsobitelným řešením, takže není univerzálním řešením pro složité scénáře. Dlouhodobě urychlí adopci RAG v průmyslu a sníží bariéry pro inovace v AI aplikacích.

Číst původní článek

Zdroj: 📰 Geeky Gadgets