File Search ของ Google Gemini API: สตอเรจฟรี, สร้าง RAG ได้ในโค้ดบรรทัดเดียว

เครื่องมือ File Search ที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ใน Google Gemini API ช่วยทำให้การสร้างระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ง่ายขึ้นอย่างมาก:

• แทนการตั้งค่าการแบ่งชิ้นข้อมูล, การทำ embedding และ vector DB ที่ซับซ้อนแบบเดิม เพียงอัปโหลดไฟล์ครั้งเดียว (โค้ด 2 บรรทัด) ระบบจะประมวลผลให้อัตโนมัติ และเมื่อมีการ query ก็จะค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องแล้วป้อนให้โมเดล
• สตอเรจและ query embedding ใช้งานฟรี ส่วนค่าทำดัชนีเริ่มต้นคิดเพียง $0.15 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
• รองรับไฟล์: PDF, DOCX, TXT เป็นต้น
• ตัวอย่างการใช้งานจริงค้นหาในไฟล์ 3,000 ไฟล์ได้ภายใน 2 วินาที ช่วยลดเวลาในการพัฒนาโปรโตไทป์ได้มาก
• ยังมีฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น การอ้างอิงอัตโนมัติ และการกรองด้วยเมทาดาทา
• ข้อจำกัด: จำกัด 10 สโตร์ต่อโปรเจกต์, ฟรีเทียร์ 1GB
• ประเมินว่า: ช่วยลดกำแพงในการพัฒนา RAG ทำให้โฟกัสกับแอปพลิเคชันได้มากขึ้น

[kaydash]

สมเป็น Google จริง ๆ

[dkmin]

ขอบคุณสำหรับการแชร์ครับ คุณภาพนี่แหละ! สงสัยจริง ๆ เลย

[unknowncyder]

เห็นว่า notebooklm ถูกนำมาให้บริการ ก็เลยเคยคิดว่า someday มันอาจจะออกมาในรูปแบบคล้าย notebooklm API บ้าง แล้วก็เปิดตัวออกมาเป็นบริการ API ชื่อ File Search จริง ๆ ซะด้วย lol

ก่อนหน้านี้ถ้าจะทำ RAG ให้ดี ๆ ต้องมานั่งวาง pipeline/workflow เปิด Ollama แล้วก็ลองสลับโมเดลนั้นโมเดลนี้ไปมา เลยรู้สึกว่ามีอุปสรรคอยู่พอสมควร (คงต้องลองใช้ดูก่อนถึงจะรู้) แต่ถ้ารับประกันคุณภาพได้ในระดับหนึ่งก็น่าจะใช้งานได้สบายมากจริง ๆ