谷歌Gemini File Search功能发布 - 谷歌通过Gemini API发布了名为“File Search”的全新功能，该功能将RAG（检索增强生成）的整个工程流程封装为一行API调用[1] - 该功能被定义为一个完全托管的RAG系统，已直接嵌入Gemini API，开发者无需自建向量数据库或维护检索逻辑[4][6] - 其核心在于隐藏了整条检索链，将RAG从一个需要复杂工程实现的独立系统，转变为了API的内置能力[9] 技术流程的颠覆性简化 - 传统RAG流程需要工程师手动完成文件分块、向量化、建立索引、检索相关片段并拼接到提示词中，过程繁琐且依赖专业知识[1][10] - File Search功能实现了全自动化流程：开发者仅需上传文件，系统即自动完成分块、embedding（向量化）、索引、检索与引用，并在同一接口内生成含引用的答案[3][4][10][14] - 官方示例显示，过去需要数百行代码实现的流程，现在仅需一行配置即可完成[14] 支持格式与成本结构 - 功能支持多种文件格式的直接解析，包括PDF、DOCX、TXT、JSON以及常见代码文件，便于快速搭建统一知识库[6] - 定价模式改为“轻入口”：查询时的存储与embedding生成免费；仅在首次建立索引时按每百万tokens $0.15计费，这使得部署与扩容的边际成本趋近于零[8] 对开发模式与工程师角色的影响 - 该功能彻底改变了开发逻辑，开发者不再需要额外部署数据库或维护检索管线，整个过程在一次API调用中完成[14] - 这导致工程师的角色从系统的“构建者”转变为“调用者”，其对系统的解释权和掌控权被削弱，知识密度被平台吸收[15][17][18] - 有案例显示，接入该功能后，过去需要几天完成的工作现在仅需几分钟，大幅提升了生产力，但也意味着工程师变得更具可替换性[17] 行业趋势与权力结构迁移 - File Search的出现是行业将复杂度下沉至平台底层的趋势之一，类似案例还包括OpenAI的Custom GPTs和Anthropic的Console[18] - 这一变化重塑了权力结构，将理解系统的权力从工程师转移到了平台，检索策略、索引结构、引用规则等关键决策均由云端平台托管和控制[18] - 技术正进入“零配置时代”，开发者不再需要深入理解模型内部机制，只需信任并调用平台提供的结果[18]