Google Gemini 檔案搜尋API實測：比 OpenAI 便宜10倍的 RAG 殺手鐧！
Google Gemini 最近推出了一項名為「檔案搜尋 API」的重磅功能，正以前所未有的低成本和簡易性，顛覆 AI 知識庫（RAG Agents）的建置方式。AI 自動化專家 Nate Herk 在其深度分析中指出，這項新技術讓開發者無需再建構複雜龐大的數據處理管道，只需簡單上傳文件，就能立即與 AI 進行問答，而其價格策略更是對 Pinecone 和 OpenAI 等競爭對手發起了「價格屠夫」級別的挑戰。
傳統上，要建立一個 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）代理，你需要經過一連串繁瑣的步驟：解析檔案類型、添加元數據、切分文本、運行嵌入模型，最後再存入向量資料庫（如 Pinecone 或 Superbase）。這個過程不僅技術門檻高，也相當耗時。
Gemini 的檔案搜尋 API 徹底改變了這個遊戲規則。Nate Herk 解釋道：「我們基本上可以省去所有數據管道的處理工作… 我們只需上傳文件，交給 Google，它會處理剩下的一切。」
其運作模式極為簡單： 1. 上傳檔案：將你的文件（PDF、TXT等）直接上傳至 Gemini。 2. 自動處理：Google 會在後端自動完成文本切塊（Chunking）和向量化嵌入（Embeddings）等所有繁重工作。 3. 即時查詢：你的 AI 代理可以立即連接到這個由 Google 管理的知識庫，並開始回答基於這些文件的問題。
這意味著開發者不再需要自己建立和維護複雜的搜尋系統或資料庫，大幅降低了技術門檻和開發時間。
價格屠夫登場：Gemini 如何顛覆市場？
Gemini 檔案搜尋最引人注目的，無疑是其極具破壞性的定價。Nate Herk 強調，其成本結構主要集中在上傳（索引）階段，而後續的儲存和查詢成本極低。
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索引成本：每處理 100 萬個 tokens，僅收費 0.15 美元。 Nate 舉例說明：「一份 121 頁的 PDF 文件，大約是 95,000 個 tokens，處理成本連 0.15 美元的十分之一都不到。」
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儲存成本：目前完全免費。
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查詢成本：基本上只支付聊天模型（Chat Model）的使用費。
為了更直觀地比較，Nate Herk 提供了一張基於「100GB 儲存空間、每月 100 萬次查詢」的成本估算表：
- Gemini：儲存費用 $0，一次性索引費用約 $12，每月查詢基礎費用約 $35。
- Superbase (PG Vector)：雖然也相對實惠，但需要投入大量的技術設定和維護成本。
- OpenAI Vector Store / Pine Cone Assistant：儲存費用高昂，且需支付額外的索引和查詢費用。Pine Cone 甚至每小時都會收取約 0.05 美元的運行費用，長期下來成本相當可觀。
結論非常清晰：在提供「即傳即用」的簡易體驗下，Gemini 的成本優勢是壓倒性的，幾乎是競爭對手的十分之一，甚至更低。
實戰測試：它真的能準確回答問題嗎？
為了驗證其真實效能，Nate Herk 進行了一項實戰評估。他將三個完全不相關的文件上傳到同一個儲存庫中： - 一份 22 頁的高爾夫規則 PDF - 一份 9 頁的 Nvidia 財報 - 一份 121 頁的 Apple 10K 年報
接著，他設計了 10 個橫跨這三份文件的複雜問題來測試 AI 代理。結果顯示，在幾乎沒有進行任何特殊提示工程（Prompting）的情況下，該系統的準確度評分達到了 4.2 分（滿分 5 分）。
這個結果證明，即使面對多個主題迥異的龐大文件，Gemini 檔案搜尋依然能提供高度準確的檢索和回答能力，表現相當穩健。
注意！這不是魔法：使用 Gemini 檔案搜尋的4個隱藏陷阱
儘管 Gemini 檔案搜尋功能強大且經濟實惠，但 Nate Herk 也提醒，它並非萬能的「魔法」，開發者在使用時必須留意幾個關鍵限制：
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數據更新與重複問題：目前系統缺乏內建的檔案版本控制或去重機制。如果你需要更新一份文件，只能上傳新版本，這可能導致資料庫中出現重複或過時的資訊，進而影響回答品質。
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垃圾進，垃圾出 (Garbage In, Garbage Out)：AI 的回答品質直接取決於你提供的文件品質。如果原始文件掃描模糊、格式混亂或內容錯誤，AI 也無法產生正確的答案。在某些情況下，前期的文件預處理仍然是必要的。
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區塊檢索的局限性：Gemini 採用的是語意搜尋（Semantic Search），擅長在大量文本中「大海撈針」，找到特定答案。但對於需要理解整份文件上下文才能回答的問題（例如：「這份文件中總共有多少條規則？」），它的表現就會受限，因為它一次只能看到文本的「區塊」（Chunks）。
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安全與隱私疑慮：所有文件都將上傳並儲存在 Google 的伺服器上。因此，絕對不要上傳任何包含個人身份資訊（PII）或敏感商業機密的檔案。企業在使用時，必須嚴格遵守 GDPR、HIPPA 等數據保護法規。
總結來說，Google Gemini 的檔案搜尋 API 無疑為 AI 應用開發者帶來了巨大的福音，它以極低的成本和門檻，讓打造強大的 AI 知識庫成為可能。然而，要真正發揮其價值，開發者必須清楚了解其背後的運作原理與限制，才能在享受便利的同時，避開潛在的風險。
參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=irg-2IfAjpo
