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:

使用 Google Gemini 文件搜索構建文檔問答和可搜索知識庫 - 完全託管的 RAG，具有自動分塊、嵌入和引用功能。上傳 100 多種文件格式（PDF、Word、Excel、代碼），配置語義搜索，並使用自然語言進行查詢。 使用場合：構建文檔問答系統、創建可搜索知識庫、在不管理嵌入的情況下實現語義搜索、對大型文檔集合（100 多種格式）建立索引、或解決文檔不變性錯誤（需要刪除+重新上傳）、存儲配額問題（嵌入的 3 倍輸入大小）、分塊配置（建議 500 個令牌/塊）、元數據限制（最多 20 個鍵值對）、索引成本意外（一次性 0.15 美元/1M 代幣）、操作輪詢超時（等待完成：true）、強制刪除錯誤或模型兼容性（僅限 Gemini 2.5 Pro/Flash）。 來源：ovachiever/droid-tings。

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