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:

Cree preguntas y respuestas sobre documentos y bases de conocimientos con capacidad de búsqueda con Google Gemini File Search: RAG totalmente administrado con fragmentación, incrustaciones y citas automáticas. Cargue más de 100 formatos de archivos (PDF, Word, Excel, código), configure la búsqueda semántica y realice consultas con lenguaje natural. Úselo cuando: crear sistemas de preguntas y respuestas sobre documentos, crear bases de conocimiento con capacidad de búsqueda, implementar búsqueda semántica sin administrar incrustaciones, indexar grandes colecciones de documentos (más de 100 formatos) o solucionar problemas de errores de inmutabilidad de documentos (se requiere eliminar y volver a cargar), problemas de cuota de almacenamiento (3 veces el tamaño de entrada para incrustaciones), configuración de fragmentación (se recomiendan 500 tokens/fragmento), límites de metadatos (20 pares clave-valor como máximo), sorpresas en los costos de indexación ($0,15/1 millón de tokens) una sola vez), tiempos de espera de sondeo de operaciones (esperar a que termine: verdadero), errores de eliminación forzada o compatibilidad de modelos (solo Gemini 2.5 Pro/Flash). Fuente: ovachiever/droid-tings.

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