Google AI StudioがGemini APIに「File Search Tool」という新しい機能を発表。 完全マネージドのRAGシステムがAPI内に直接組み込まれており、検索パイプラインを意識することなく、自分のデータでGeminiを基盤化できるとのこと。 この動きは、DifyやLangChainといったRAG構築フレームワークの優位性を揺るがす可能性もありそうですね。 これまでRAGシステムを構築する際に必要だったベクトルストアの管理、チャンキング戦略の設定、埋め込みの生成などが、Gemini API側で完全に抽象化することができれば、サードパーティツールへの依存度が大幅に下がることになります。 特徴として、シンプルで統合された開発者体験、強力なベクトル検索、自動引用機能、PDF・DOCX・JSON・プログラミング言語ファイルなど多様な形式に対応している点が挙げられています。 コスト面でも魅力的で、ストレージと検索時の埋め込み生成は無料。 ファイルを最初にインデックス化する際に埋め込み作成のコストとして100万トークンあたり0.15ドルを支払うだけで済む料金体系となっており、従来の自前でのRAG構築と比較して大幅なコスト削減が期待できるようです。 際の活用事例として、AI駆動のゲーム生成プラットフォーム「Beam」では3,000以上のファイルを含むライブラリに対して毎日数千回の検索を実行し、並列クエリの結果を2秒未満で返しているとのこと。 従来は手動で数時間かかっていたクロスリファレンスが劇的に短縮され、プロトタイピング速度が飛躍的に向上しているそうですね。 開発者は既存の generateContent API内でFile Searchを利用でき、ファイルアップロードから検索、結果の引用まで一貫した統合体験が提供されるとのこと。 Google AI Studioのデモアプリでも実際の動作を確認できるとのことです。 なおサンプルアプリは以下のURLから試すことができます。 aistudio.google.com/apps/bun…