⭐️گوگل یه ابزار جدید و فوق‌العاده کاربردی به Gemini API اضافه کرده به اسم File Search Tool که خیلی مفیده و پیاده سازی RAG را راحت می‌کنه.

✅ تا حالا برای اینکه مدل جمنای (Gemini) بتونه از فایل‌های شخصیتون اطلاعات دقیق بده (مثلاً داکیومنت‌ها، PDFها و...)، باید دردسر RAG (همون Retrieval Augmented Generation) رو خودتون مدیریت می‌کردید. اما حالا این ابزار جدید خودش یه سیستم RAG کاملاً مدیریت‌ شده‌ست و همه این کارا رو خودکار انجام میده! دیگه لازم نیست نگران ذخیره‌سازی فایل‌ها، تقسیم‌بندی محتوا، ساختن Embeddings و تزریق context باشید. همه چی مدیریت شدست و کار توسعه رو خیلی آسون‌تر کرده.

◀️مهم‌تر از همه: قیمتش عالیه و خیلی به‌صرفه!  ذخیره فایل‌ها و ساختن Embeddings موقع کوئری گرفتن (وقتی از فایل‌ها سؤال می‌پرسی) کاملاً مجانیه! فقط برای اولین بار که فایل‌ها رو ایندکس می‌کنید و آماده جستجو میشن، یه هزینه خیلی کم (۰.۱۵ دلار به ازای هر ۱ میلیون توکن) پرداخت می‌کنید. اینجوری ساختن و مقیاس‌دهی پروژه‌ها با دیتای شخصی، فوق‌العاده مقرون به صرفه‌تر میشه.

✅ این ابزار از جستجوی وکتوری (Vector Search) قدرتمند استفاده می‌کنه که با مدل‌های پیشرفته Gemini Embedding کار می‌کنه. یعنی چی؟ یعنی حتی اگه کلمات دقیق تو کوئری نباشه، بازم معنی و مفهوم رو می‌فهمه و اطلاعات مرتبط رو پیدا می‌کنه. تازه، خروجی‌ها منبع‌دهی خودکار/citation هم دارن تا دقیقاً بدونید جواب از کدوم قسمت داکیومنت اومده.

✅ اگه دارید بات‌های پشتیبانی هوشمند، personal assistant  یا هر نوع پلتفرم محتوایی می‌سازید که نیاز به دسترسی به داکیومنت‌های بزرگ و متنوع (مثل PDF، DOCX، TXT و انواع کد) داره، این ابزار جون میده برای کار شما. حتماً داکیومنت‌هاش رو ببینید و توی Google AI Studio دمو رو تست کنید.

➡️https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api/

🔴Instagram
🔵Telegram