Tech Strategy Review | Vol. 2025
Google 掀翻了 RAG 的桌子：
Gemini File Search 深度拆解与经济学算计
文 / 果叔 · 阅读时间 / 16 Min · 最后更新 / 2025-11-25
写在前面 🧭
过去两年，RAG 系统的工程与认知开销持续走高。Gemini File Search 以“托管式非参数记忆”的方式，将 ETL、索引与检索逻辑下沉到服务端，试图一次性减少熵增与维护复杂度。
本文围绕架构范式、技术细节、成本模型与竞品对标四个维度，给出产品与工程视角的可执行理解框架与取舍建议。
本文核心看点 / Highlights
- 01
范式转移：从“搭积木的 RAG”到托管式 Managed RAG。
- 02
技术壁垒：原生多模态摄取与可控分块、溯源元数据。
- 03
经济学：索引按量计费、存储与查询嵌入免费、Context Caching。
- 04
竞品对标：延迟模型与吞吐性价比，OpenAI vs. Google。
01
写在前面：熵增的 RAG 架构
你好，我是果叔。我们像是陷入了一种西西弗斯式的循环：为了让 AI 读懂私有数据，需要 PDF 拆分、窗口选择、嵌入向量、维护向量库与相似度检索，最终再把结果塞回 Prompt。这不仅是工程开销，更是认知熵增。Gemini File Search 试图用“暴力美学”把这张桌子掀了。
就如我之前写过的文章：RAG 已死？Claude 核心开发者提出智能体式检索 的核心观点，我个人在实际应用中非常不喜欢使用RAG，包括各种流行的所谓本地知识库。
这不仅是工程上的额外开销，更是认知熵增，这种麻烦的要死还要调整切片的逻辑真的一点也不简洁优雅。
现在Gemini File Search 试图用“暴力美学”把这张桌子掀了。
02
范式转移：Google 的“核选项”
传统 RAG 开发是在搭积木，而 Gemini File Search 更像一个黑盒：你往里扔文件，它吐出答案。这标志着从纯参数记忆到托管式非参数记忆（Managed RAG）的跃迁。
Google 定义了新的实体对象 File Search Store——一个持久化、自带算力的知识容器。它让向量索引与检索逻辑下沉为模型 Tool，简化状态管理并提升查询的自适应性。
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状态管理简化：Store 成为单一事实来源，避免本地索引不同步。
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检索下沉：模型自行决定检索与重写查询，减少客户端复杂度。
03
管道深潜：多模态原生的技术壁垒
Gemini File Search 的护城河在于原生多模态摄取能力与极客级分块控制。它支持直接索引视频与音频，并在多模态向量空间中检索，不再依赖纯文本管线。
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视频/音频原生索引：多模态空间检索，支持对表情、语气等非文本特征的问题。
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分块控制：
chunking\_config支持max\_tokens\_per\_chunk与max\_overlap\_tokens精细化设置。 -
溯源元数据：响应包含
grounding\_metadata，精确标注来源页与段落，满足合规审计。
“这是企业级应用最看重的功能：没有溯源，RAG 就是玩具。”
04
经济学推演：免费存储背后的阳谋
成本对比
传统 RAG 成本包含嵌入、向量存储与推理输入；Gemini 将存储与查询时嵌入成本归零，仅对索引与推理输入计费。
传统 RAG
嵌入 API 按 Token 计费；向量数据库存储费（按月/Pod）昂贵；查询推理输入费。
Gemini File Search
索引费：$0.15 / 100万 Tokens（一次性）；存储免费；查询嵌入免费；仅推理输入费。
Context Caching
高频场景可付费缓存长上下文，后续输入费用显著下降（最高降幅约 90%），适合客服机器人与 Agent 场景。
05
竞品对标：Gemini vs. OpenAI
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延迟与交互：OpenAI Assistants 使用异步轮询；Gemini 同步生成，结合 Flash 模型首字延迟更优。
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文件处理：OpenAI 单文件上限约 512MB；Gemini Files API 单文件可达 5GB，适合视频与大型数据集。
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推理与吞吐：复杂推理上 OpenAI 略优；大数据吞吐与性价比方面 Google 更符合企业需求。
结语：向量层的商品化
Gemini File Search 的出现宣告了“向量层”的商品化。底层索引细节逐步封装进基础设施，应用开发的壁垒回归到数据质量与场景理解。当记忆极其廉价且唾手可得时，Reasoning 的价值才真正显现。
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