구글 Gemini API의 File Search: 저장소는 공짜, RAG 구축은 한 줄
(aisparkup.com)구글 Gemini API에 새로 출시된 File Search 도구는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축을 혁신적으로 단순화합니다:
- 기존 복잡한 청킹, 임베딩, 벡터 DB 설정 대신 파일 업로드 한 번(코드 2줄)으로 자동 처리되며, 쿼리 시 관련 문서를 검색해 모델에 주입.
- 저장소와 쿼리 임베딩은 무료, 초기 인덱싱 비용만 $0.15/100만 토큰.
- 지원 파일: PDF, DOCX, TXT 등.
- 실전 예로 3,000개 파일 검색이 2초 만에 처리되며, 프로토타입 개발 시간을 대폭 단축.
- 추가로 자동 인용, 메타데이터 필터링 등 기능 제공.
- 한계: 프로젝트당 10개 스토어 제한, 무료 티어 1GB.
- 평가: RAG 개발의 진입 장벽을 낮춰 애플리케이션에 집중.