A Google új File Search API-jának bemutatását hallhatjuk, amely forradalmasítja a RAG (retrieval-augmented generation) rendszerek létrehozását, és minden eddiginél költséghatékonyabbá teszi azok működtetését. A szolgáltatás lehetővé teszi, hogy különféle fájlokat – például PDF-eket, szöveges dokumentumokat – rendkívül egyszerűen feltöltsünk, amelyekből automatikusan tudásbázist generál a rendszer.
Felmerül a kérdés, mennyire egyszerű a technikai háttér ismerete nélkül kihasználni a platform lehetőségeit – akár demó alkalmazásokkal, akár AI Studio integrációval. A folyamat során a fájlok feltöltésétől, a daraboláson és beágyazásokon át egészen a lekérdezésekig minden lépés automatizált, így akár laikus felhasználók számára is könnyen elérhető a fejlett AI-keresés.
Részletesen tárgyalásra kerül az is, hogyan kezeli az API a különböző fájltípusokat és a metaadatokat, valamint hogy mennyire „grounded” – azaz valós dokumentumalapú – választ ad a rendszer, így csökkentve a hibás vagy hallucinált válaszok esélyét. Szemléltetésképpen különféle szoftverkörnyezetekben, mint az edit vagy cloud code, is bemutatásra kerül az integráció és a munkafolyamat felépítése.
Érdekes összehasonlításokat kapunk a piac többi hasonló szolgáltatásával, különös tekintettel a költségekre, az adatfeltöltés egyszerűségére és a technikai belépési küszöbre. Milyen esetekben lehet ideális a Google Gemini megoldása, és mikor érdemes óvatosnak lenni az adatok érzékenysége miatt? Az előadó számos, a fejlesztők és üzleti felhasználók számára fontos szempontot mutat be.
