google-gemini-file-search

SKILL.md

Google Gemini File Search is a fully managed RAG (Retrieval-Augmented Generation) system that eliminates the need for separate vector databases, custom chunking logic, or embedding generation code. Upload documents (PDFs, Word, Excel, code files, etc.) and query them using natural language—Gemini automatically handles intelligent chunking, embedding with its optimized model, semantic search, and citation generation.

Current Stable Version: 0.21.0+ (verify with npm view @google/genai version)

This skill prevents 8 common errors encountered when implementing File Search:

Erstellen Sie Fragen und Antworten zu Dokumenten und durchsuchbare Wissensdatenbanken mit Google Gemini File Search – vollständig verwaltetes RAG mit automatischer Aufteilung, Einbettungen und Zitaten. Laden Sie mehr als 100 Dateiformate hoch (PDF, Word, Excel, Code), konfigurieren Sie die semantische Suche und führen Sie Abfragen in natürlicher Sprache durch. Verwendung bei: Aufbau von Q&A-Systemen für Dokumente, Erstellung durchsuchbarer Wissensdatenbanken, Implementierung einer semantischen Suche ohne Verwaltung von Einbettungen, Indizierung großer Dokumentsammlungen (mehr als 100 Formate) oder Behebung von Unveränderlichkeitsfehlern bei Dokumenten (Löschen + erneutes Hochladen erforderlich), Speicherkontingentproblemen (dreifache Eingabegröße für Einbettungen), Chunking-Konfiguration (500 Token/Chunk empfohlen), Metadatenbeschränkungen (maximal 20 Schlüssel-Wert-Paare), Kostenüberraschungen bei der Indizierung (0,15 $/1 Mio. Token einmalig), Zeitüberschreitungen bei der Vorgangsabfrage (Warten auf erledigt: wahr), Fehler beim erzwungenen Löschen oder Modellkompatibilität (nur Gemini 2.5 Pro/Flash). Quelle: ovachiever/droid-tings.

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