Google AI Developers· @googleaidevs · X·· 2026-05-06精选AI 评分68
AI 导读
Gemini API 文件搜索工具近日扩展三项功能更新，旨在帮助开发者更轻松地构建高精度多模态检索增强生成系统。更新包括：多模态支持，通过Gemini Embedding 2模型实现对图像和文本的同步推理；自定义元数据过滤，允许为文件添加键值标签以结构化非结构化数据，从而提升搜索速度；精确引用功能，能够捕获并返回每条索引信息的精确来源，如页码。开发者可通过Google AI Studio的示例应用体验这些功能，与图像和文档库交互，提问并追溯答案来源。
推荐理由
如果你在用 Gemini 搭 RAG 系统，这三项更新能直接改善搜索精度和可解释性，多模态搜索终于把图片和文档打通了，值得马上试试。
正文 · AI 翻译
我们正在扩展 Gemini API 的 File Search 工具 🔍，新增三项更新，让开发者能够更轻松地构建精度更高的多模态 RAG 系统：
+ 多模态支持：借助 Gemini Embedding 2 模型，File Search 现在可以同时对图像和文本进行推理。
+ 自定义元数据过滤：通过为文件添加自定义键值标签，为非结构化数据赋予结构。这能够预先过滤数据，提升搜索速度。
+ 精确引用：File Search 现在可以捕获并返回索引中每一条信息的确切来源（精确到页码）。
通过 @GoogleAIStudio 中的示例应用，查看多模态 File Search 的实际效果。与你的整个图像和文档库对话、提问，并将答案追溯回来源：http://goo.gle/4tKSz1k
来源：Google AI Developers · x.com