✔️ Google расширила File Search в Gemini API: 3 апдейта для RAG

File Search получил 3 обновления, ориентированных на разработчиков RAG-систем: совместную обработку текста и изображений, пользовательские метаданные и постраничные цитаты.

Мультимодальный поиск работает на модели эмбеддингов Gemini Embedding 2.

File Search теперь индексирует изображения и текст в общем пространстве, что позволяет агентам находить визуальные ассеты по описанию на естественном языке (например, по эмоциональному тону или визуальному стилю, а не только по именам файлов и ключевым словам).

Пользовательские метаданные крепятся к файлам в формате "ключ: значение". Фильтрация по этим тегам на этапе запроса сужает выборку до нужного среза данных и снижает шум от нерелевантных документов.

Постраничные цитаты привязывают ответ модели к конкретной странице исходного PDF. Это даёт точку для верификации источника без ручного поиска по документу.

Подробности и примеры кода - в developer guide и документации Gemini API.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml