让应用拥有“过目不忘”能力
文件搜索现在可同时处理图像和文本，由 [Gemini Embedding 2](https://deepmind.google/models/gemini/embedding/) 模型支持，能理解原生图像数据，为智能体提供上下文感知能力。创意机构无需依赖关键词或文件名，就能搜索匹配特定情感基调或视觉风格的图像。开发者使用案例显示，在多模态科学语料库中，检索准确性和延迟表现出色，无需预处理；模型理解图像中文本有显著进步，消除幻觉问题，为生产环境提供信任和可靠性；多模态搜索能精确找到确切数据，让智能体将超 50% 上下文窗口用于推理。
利用自定义元数据过滤干扰信息
将文件存入数据库容易，但大规模找合适文件是挑战。自定义元数据可给非结构化数据附加键值标签，如 `部门: 法务` 或 `状态: 最终版`。查询时应用元数据过滤器，可缩小请求范围，减少无关文档干扰，提高 RAG 工作流程速度和准确性。
通过页面引用展示信息来源
应用程序从大量 PDF 文件提取答案时，用户需验证答案来源。文件搜索可将模型响应与原始来源关联，记录索引信息页码，能直接指向正确位置，有助于建立信任，使工具在事实核查中发挥作用。
开始使用文件搜索
文件搜索工具处理基础设施工作，让用户专注构建产品。上传文件并搜索简单，可在[开发者指南](https://dev.to/googleai/multimodal-rag-with-the-gemini-api-file-search-tool-a-developer-guide-5878)和 [Gemini API 文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/file-search)中探索代码片段，了解开发方法。
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