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:

Google Gemini File Search を使用して、ドキュメント Q&A と検索可能なナレッジ ベースを構築します。これは、自動チャンク化、埋め込み、引用を備えたフルマネージド RAG です。 100 を超えるファイル形式 (PDF、Word、Excel、コード) をアップロードし、セマンティック検索を構成し、自然言語でクエリを実行します。 次の場合に使用します: ドキュメント Q&A システムの構築、検索可能なナレッジ ベースの作成、埋め込みを管理せずにセマンティック検索を実装、大規模なドキュメント コレクション (100 以上の形式) のインデックス作成、またはドキュメントの不変性エラー (削除と再アップロードが必要)、ストレージ クォータの問題 (埋め込みの入力サイズの 3 倍)、チャンク構成 (500 トークン/チャンクを推奨)、メタデータ制限 (最大 20 のキーと値のペア)、インデックス作成コストのトラブルシューティングサプライズ ($0.15/100 万トークン 1 回)、操作ポーリング タイムアウト (完了を待つ: true)、強制削除エラー、またはモデルの互換性 (Gemini 2.5 Pro/Flash のみ)。 ソース: ovachiever/droid-tings。

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