我们正在扩展Gemini API文件搜索工具🔍，新增三项更新，使开发人员能够更轻松地构建具有更高精度的多模态RAG系统
TL;DR · AI 摘要
Google Gemini API File Search工具新增三项更新，显著提升多模态RAG系统构建的精度和效率。
核心要点
- Gemini Embedding 2模型支持图像和文本同时推理，增强多模态搜索能力。
- 自定义元数据过滤功能通过标签结构化非结构化数据，提高搜索速度。
- 精确引用功能可返回信息源的具体页码，确保数据溯源准确性。
结构提纲
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- §引言
介绍Gemini API File Search工具的最新更新及其对开发者的影响。
Gemini Embedding 2模型实现图像和文本的同时推理，提升搜索精度。
通过标签结构化非结构化数据，显著提高搜索速度和效率。
- ·精确引用
新功能能够返回具体页码，确保数据来源的准确性和可追溯性。
思维导图
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- Gemini API File Search 更新
- 多模态支持
- Gemini Embedding 2
- 自定义元数据过滤
- 标签结构化
- 精确引用
- 具体页码
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Gemini Embedding 2模型支持图像和文本同时推理，增强多模态搜索能力。
自定义元数据过滤功能通过标签结构化非结构化数据，提高搜索速度。
精确引用功能可返回信息源的具体页码，确保数据溯源准确性。
+ Multimodal Support: By leveraging our Gemini Embedding 2 model, File Search can now reason across image and text https://t.co/jhKbmHLBzD" / X
We’re expanding the Gemini API File Search tool 
with 3 new updates that enable developers to more easily build multimodal RAG systems with enhanced precision: + Multimodal Support: By leveraging our Gemini Embedding 2 model, File Search can now reason across image and text simultaneously. + Custom Metadata Filtering: Bring structure to unstructured data by tagging files with custom key-value labels. This pre-filters your data and boosts search speed. + Exact citations: File Search can now capture and return the exact source (down to the page number) for every piece of information indexed. See multimodal File Search in action with our example app in
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