在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是科技周边学习者，那么本文《谷歌推出 File Search Tool，集成 Gemini API》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

谷歌近日宣布，其Gemini API正式推出File Search Tool（文件搜索系统）。该工具是一项完全托管的检索增强生成（RAG）服务，旨在为开发者提供一种简单、集成且可扩展的方法，利用自有数据对Gemini模型进行“锚定”，从而提升生成内容的相关性与准确性。

借助这一功能，开发者可以上传私有文档，系统将自动完成文本分块、索引构建以及检索处理。这使得Gemini模型在响应查询时，能够基于用户提供的文件内容生成更具上下文感知能力的回答。

使用示例代码如下：

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)
在生成请求中将文件搜索存储作为工具使用
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)
使用来源链接支持回答内容
grounding = response.candidates[0].grounding_metadata
sources = {c.retrieved_context.title for c in grounding.grounding_chunks}
print('Sources:', *sources)

据官方介绍，File Search 工具会自动管理文件存储、内容分块及嵌入向量生成。计费方式为每百万索引词元0.15美元，且仅在执行查询时生成嵌入，有效控制成本。目前支持多种常见文件格式，包括PDF、DOCX、TXT和JSON等。

源码地址：点击下载

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