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 文件搜索构建文档问答和可搜索知识库 - 完全托管的 RAG，具有自动分块、嵌入和引用功能。上传 100 多种文件格式（PDF、Word、Excel、代码），配置语义搜索，并使用自然语言进行查询。 使用场合：构建文档问答系统、创建可搜索知识库、在不管理嵌入的情况下实现语义搜索、对大型文档集合（100 多种格式）建立索引、或解决文档不变性错误（需要删除+重新上传）、存储配额问题（嵌入的 3 倍输入大小）、分块配置（建议 500 个令牌/块）、元数据限制（最多 20 个键值对）、索引成本意外（一次性 0.15 美元/1M 代币）、操作轮询超时（等待完成：true）、强制删除错误或模型兼容性（仅限 Gemini 2.5 Pro/Flash）。 来源：ovachiever/droid-tings。

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