Wyszukiwanie plików

Interfejs Gemini API umożliwia generowanie rozszerzone przez wyszukiwanie w zapisanych informacjach („RAG”) za pomocą narzędzia File Search. Wyszukiwarka plików importuje, dzieli na części i indeksuje Twoje dane, aby umożliwić szybkie wyszukiwanie odpowiednich informacji na podstawie promptu użytkownika. Te informacje są następnie przekazywane do modelu jako kontekst, co pozwala mu udzielać dokładniejszych i trafniejszych odpowiedzi.

Za pomocą uploadToFileSearchStore interfejsu API możesz przesłać istniejący plik bezpośrednio do sklepu wyszukiwania plików lub przesłać go osobno, a następnie importFile, jeśli chcesz utworzyć plik w tym samym czasie.

Bezpośrednie przesyłanie do sklepu wyszukiwarki plików

Ten przykład pokazuje, jak bezpośrednio przesłać plik do magazynu plików:

Python

from google import genai
from google.genai import types
import time

client = genai.Client()

# Create the File Search store with an optional display name
file_search_store = client.file_search_stores.create(config={'display_name': 'your-fileSearchStore-name'})

# Upload and import a file into the File Search store, supply a file name which will be visible in citations
operation = client.file_search_stores.upload_to_file_search_store(
  file='sample.txt',
  file_search_store_name=file_search_store.name,
  config={
      'display_name' : 'display-file-name',
  }
)

# Wait until import is complete
while not operation.done:
    time.sleep(5)
    operation = client.operations.get(operation)

# Ask a question about the file
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="""Can you tell me about Robert Graves""",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            file_search=(
                  file_search_store_names=[file_search_store.name]
            )
        ]
    )
)

print(response.text)

JavaScript

const { GoogleGenAI } = require('@google/genai');

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  // Create the File Search store with an optional display name
  const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
    config: { displayName: 'your-fileSearchStore-name' }
  });

  // Upload and import a file into the File Search store, supply a file name which will be visible in citations
  let operation = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({
    file: 'file.txt',
    fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
    config: {
      displayName: 'file-name',
    }
  });

  // Wait until import is complete
  while (!operation.done) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    operation = await ai.operations.get({ operation });
  }

  // Ask a question about the file
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: "Can you tell me about Robert Graves",
    config: {
      tools: [
        {
          fileSearch: {
            fileSearchStoreNames: [fileSearchStore.name]
          }
        }
      ]
    }
  });

  console.log(response.text);
}

run();

REST

FILE_PATH="path/to/sample.pdf"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${FILE_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${FILE_PATH}")

# Create a FileSearchStore
STORE_RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{ "displayName": "My Store" }')

# Extract the store name (format: fileSearchStores/xxxxxxx)
STORE_NAME=$(echo $STORE_RESPONSE | jq -r '.name')

# Initiate Resumable Upload to the Store
TMP_HEADER="upload-header.tmp"

curl -s -D "${TMP_HEADER}" \ "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/${STORE_NAME}:uploadToFileSearchStore?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" > /dev/null

# Extract upload_url from headers
UPLOAD_URL=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${TMP_HEADER}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${TMP_HEADER}"

# --- Upload the actual bytes ---
curl "${UPLOAD_URL}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${FILE_PATH}" 2> /dev/null

# Generate content using the FileSearchStore
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
            "contents": [{
                "parts":[{"text": "What does the research say about ..."}]          
            }],
            "tools": [{
                "file_search": { "file_search_store_names":["'$STORE_NAME'"] }
            }]
        }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json

Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji interfejsu API uploadToFileSearchStore.

Importowanie plików

Możesz też przesłać istniejący plik i zaimportować go do magazynu plików:

Python

from google import genai
from google.genai import types
import time

client = genai.Client()

# Upload the file using the Files API, supply a file name which will be visible in citations
sample_file = client.files.upload(file='sample.txt', config={'name': 'display_file_name'})

# Create the File Search store with an optional display name
file_search_store = client.file_search_stores.create(config={'display_name': 'your-fileSearchStore-name'})

# Import the file into the File Search store
operation = client.file_search_stores.import_file(
    file_search_store_name=file_search_store.name,
    file_name=sample_file.name
)

# Wait until import is complete
while not operation.done:
    time.sleep(5)
    operation = client.operations.get(operation)

# Ask a question about the file
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="""Can you tell me about Robert Graves""",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            file_search=(
                  file_search_store_names=[file_search_store.name]
            )
        ]
    )
)

print(response.text)

JavaScript

const { GoogleGenAI } = require('@google/genai');

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  // Upload the file using the Files API, supply a file name which will be visible in citations
  const sampleFile = await ai.files.upload({
    file: 'sample.txt',
    config: { name: 'file-name' }
  });

  // Create the File Search store with an optional display name
  const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
    config: { displayName: 'your-fileSearchStore-name' }
  });

  // Import the file into the File Search store
  let operation = await ai.fileSearchStores.importFile({
    fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
    fileName: sampleFile.name
  });

  // Wait until import is complete
  while (!operation.done) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    operation = await ai.operations.get({ operation: operation });
  }

  // Ask a question about the file
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: "Can you tell me about Robert Graves",
    config: {
      tools: [
        {
          fileSearch: {
            fileSearchStoreNames: [fileSearchStore.name]
          }
        }
      ]
    }
  });

  console.log(response.text);
}

run();

REST

FILE_PATH="path/to/sample.pdf"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${FILE_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${FILE_PATH}")

# Create a FileSearchStore
STORE_RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{ "displayName": "My Store" }')

STORE_NAME=$(echo $STORE_RESPONSE | jq -r '.name')

# Initiate Resumable Upload to the Store
TMP_HEADER="upload-header.tmp"

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -D "${TMP_HEADER}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" 2> /dev/null

UPLOAD_URL=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${TMP_HEADER}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${TMP_HEADER}"

# Upload the actual bytes.
curl -s -X POST "${UPLOAD_URL}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${FILE_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.name" file_info.json)

# Import files into the file search store
operation_name=$(curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/${STORE_NAME}:importFile?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{
        "file_name":'$file_uri'
    }' | jq -r .name)

# Wait for long running operation to complete
while true; do
  # Get the full JSON status and store it in a variable.
  status_response=$(curl -s -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/${operation_name}")

  # Check the "done" field from the JSON stored in the variable.
  is_done=$(echo "${status_response}" | jq .done)

  if [ "${is_done}" = "true" ]; then
    break
  fi
  # Wait for 10 seconds before checking again.
  sleep 10
done

# Generate content using the FileSearchStore
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
            "contents": [{
                "parts":[{"text": "What does the research say about ..."}]          
            }],
            "tools": [{
                "file_search": { "file_search_store_names":["'$STORE_NAME'"] }
            }]
        }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json

Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji interfejsu API importFile.

Konfiguracja podziału na fragmenty

Gdy zaimportujesz plik do sklepu File Search, zostanie on automatycznie podzielony na części, osadzony, zindeksowany i przesłany do sklepu File Search. Jeśli potrzebujesz większej kontroli nad strategią dzielenia na części, możesz określić ustawienie chunking_config, aby ustawić maksymalną liczbę tokenów w części i maksymalną liczbę nakładających się tokenów.

Python

# Upload and import and upload the file into the File Search store with a custom chunking configuration
operation = client.file_search_stores.upload_to_file_search_store(
    file_search_store_name=file_search_store.name,
    file_name=sample_file.name,
    config={
        'chunking_config': {
          'white_space_config': {
            'max_tokens_per_chunk': 200,
            'max_overlap_tokens': 20
          }
        }
    }
)

JavaScript

// Upload and import and upload the file into the File Search store with a custom chunking configuration
let operation = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({
  file: 'file.txt',
  fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
  config: {
    displayName: 'file-name',
    chunkingConfig: {
      whiteSpaceConfig: {
        maxTokensPerChunk: 200,
        maxOverlapTokens: 20
      }
    }
  }
});

REST

FILE_PATH="path/to/sample.pdf"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${FILE_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${FILE_PATH}")

# Create a FileSearchStore
STORE_RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{ "displayName": "My Store" }')

# Extract the store name (format: fileSearchStores/xxxxxxx)
STORE_NAME=$(echo $STORE_RESPONSE | jq -r '.name')

# Initiate Resumable Upload to the Store
TMP_HEADER="upload-header.tmp"

curl -s -D "${TMP_HEADER}" \ "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/${STORE_NAME}:uploadToFileSearchStore?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" > /dev/null
  -d '{
        "chunking_config": {
          "white_space_config": {
            "max_tokens_per_chunk": 200,
            "max_overlap_tokens": 20
          }
        }
    }'

# Extract upload_url from headers
UPLOAD_URL=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${TMP_HEADER}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${TMP_HEADER}"

# --- Upload the actual bytes ---
curl "${UPLOAD_URL}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${FILE_PATH}" 2> /dev/null

Aby użyć sklepu File Search, przekaż go jako narzędzie do metody generateContent, jak pokazano w przykładach Prześlij i Importuj.

Jak to działa

Wyszukiwanie plików korzysta z techniki zwanej wyszukiwaniem semantycznym, aby znajdować informacje istotne dla promptu użytkownika. W przeciwieństwie do tradycyjnego wyszukiwania opartego na słowach kluczowych wyszukiwanie semantyczne rozumie znaczenie i kontekst Twojego zapytania.

Podczas importowania pliku jest on przekształcany w reprezentacje numeryczne zwane wektorami dystrybucyjnymi, które odzwierciedlają znaczenie semantyczne tekstu. Te wektory są przechowywane w specjalistycznej bazie danych wyszukiwania plików. Gdy wysyłasz zapytanie, jest ono również przekształcane w wektor. Następnie system przeprowadza wyszukiwanie plików, aby znaleźć najbardziej podobne i trafne fragmenty dokumentów w magazynie wyszukiwania plików.

Oto opis procesu korzystania z interfejsu File Search uploadToFileSearchStore API:

  1. Utwórz sklep wyszukiwania plików: sklep wyszukiwania plików zawiera przetworzone dane z plików. Jest to trwały kontener na wektory dystrybucyjne, na których będzie działać wyszukiwanie semantyczne.

  2. Prześlij plik i zaimportuj go do sklepu wyszukiwania plików: jednocześnie prześlij plik i zaimportuj wyniki do sklepu wyszukiwania plików. Spowoduje to utworzenie tymczasowego obiektu File, który jest odwołaniem do Twojego dokumentu w formacie nieprzetworzonym. Dane są następnie dzielone na części, konwertowane na wektory dystrybucyjne wyszukiwania plików i indeksowane. FileObiekt zostanie usunięty po 48 godzinach, a dane zaimportowane do magazynu wyszukiwania plików będą przechowywane bezterminowo, dopóki nie zdecydujesz się ich usunąć.

  3. Zapytanie za pomocą wyszukiwania plików: na koniec używasz narzędzia FileSearch w wywołaniu generateContent. W konfiguracji narzędzia określasz FileSearchRetrievalResource, który wskazuje FileSearchStore, którego chcesz wyszukać. Dzięki temu model przeprowadzi wyszukiwanie semantyczne w tym konkretnym sklepie wyszukiwania plików, aby znaleźć odpowiednie informacje, na których będzie opierać swoją odpowiedź.

Proces indeksowania i wyszukiwania w wyszukiwarce plików
Proces indeksowania i przeszukiwania w wyszukiwarce plików

Na tym diagramie linia przerywana od Dokumentów do Modelu osadzania (z użyciem gemini-embedding-001) reprezentuje interfejs API uploadToFileSearchStore (z pominięciem Pamięci plików). W przeciwnym razie użycie interfejsu Files API do oddzielnego tworzenia, a następnie importowania plików przenosi proces indeksowania z Dokumentów do pamięci plików, a następnie do modelu osadzania.

Sklepy wyszukiwania plików

Magazyn wyszukiwania plików to kontener na osadzenia dokumentów. Surowe pliki przesłane za pomocą interfejsu File API są usuwane po 48 godzinach, ale dane zaimportowane do sklepu wyszukiwania plików są przechowywane bezterminowo, dopóki nie usuniesz ich ręcznie. Możesz utworzyć wiele sklepów wyszukiwania plików, aby uporządkować dokumenty. Interfejs APIFileSearchStore umożliwia tworzenie, wyświetlanie, pobieranie i usuwanie sklepów wyszukiwania plików w celu zarządzania nimi. Nazwy sklepów w wyszukiwarce plików mają zasięg globalny.

Oto kilka przykładów zarządzania sklepami w wyszukiwarce plików:

Python

# Create a File Search store (including optional display_name for easier reference)
file_search_store = client.file_search_stores.create(config={'display_name': 'my-file_search-store-123'})

# List all your File Search stores
for file_search_store in client.file_search_stores.list():
    print(file_search_store)

# Get a specific File Search store by name
my_file_search_store = client.file_search_stores.get(name='fileSearchStores/my-file_search-store-123')

# Delete a File Search store
client.file_search_stores.delete(name='fileSearchStores/my-file_search-store-123', config={'force': True})

JavaScript

// Create a File Search store (including optional display_name for easier reference)
const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
  config: { displayName: 'my-file_search-store-123' }
});

// List all your File Search stores
const fileSearchStores = await ai.fileSearchStores.list();
for await (const store of fileSearchStores) {
  console.log(store);
}

// Get a specific File Search store by name
const myFileSearchStore = await ai.fileSearchStores.get({
  name: 'fileSearchStores/my-file_search-store-123'
});

// Delete a File Search store
await ai.fileSearchStores.delete({
  name: 'fileSearchStores/my-file_search-store-123',
  config: { force: true }
});

REST

# Create a File Search store (including optional display_name for easier reference)
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" 
    -d '{ "displayName": "My Store" }'

# List all your File Search stores
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \

# Get a specific File Search store by name
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/my-file_search-store-123?key=${GEMINI_API_KEY}"

# Delete a File Search store
curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/my-file_search-store-123?key=${GEMINI_API_KEY}"

Dokumentacja interfejsu File Search Documents zawiera metody i pola związane z zarządzaniem dokumentami w magazynach plików.

Metadane pliku

Możesz dodać do plików niestandardowe metadane, aby ułatwić ich filtrowanie lub zapewnić dodatkowy kontekst. Metadane to zestaw par klucz-wartość.

Python

# Import the file into the File Search store with custom metadata
op = client.file_search_stores.import_file(
    file_search_store_name=file_search_store.name,
    file_name=sample_file.name,
    custom_metadata=[
        {"key": "author", "string_value": "Robert Graves"},
        {"key": "year", "numeric_value": 1934}
    ]
)

JavaScript

// Import the file into the File Search store with custom metadata
let operation = await ai.fileSearchStores.importFile({
  fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
  fileName: sampleFile.name,
  config: {
    customMetadata: [
      { key: "author", stringValue: "Robert Graves" },
      { key: "year", numericValue: 1934 }
    ]
  }
});

REST

FILE_PATH="path/to/sample.pdf"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${FILE_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${FILE_PATH}")

# Create a FileSearchStore
STORE_RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{ "displayName": "My Store" }')

# Extract the store name (format: fileSearchStores/xxxxxxx)
STORE_NAME=$(echo $STORE_RESPONSE | jq -r '.name')

# Initiate Resumable Upload to the Store
TMP_HEADER="upload-header.tmp"

curl -s -D "${TMP_HEADER}" \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/${STORE_NAME}:uploadToFileSearchStore?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "custom_metadata": [
          {"key": "author", "string_value": "Robert Graves"},
          {"key": "year", "numeric_value": 1934}
        ]
    }' > /dev/null

# Extract upload_url from headers
UPLOAD_URL=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${TMP_HEADER}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${TMP_HEADER}"

# --- Upload the actual bytes ---
curl "${UPLOAD_URL}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${FILE_PATH}" 2> /dev/null

Jest to przydatne, gdy w magazynie wyszukiwania plików masz wiele dokumentów i chcesz przeszukiwać tylko ich podzbiór.

Python

# Use the metadata filter to search within a subset of documents
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Tell me about the book 'I, Claudius'",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            types.Tool(
                file_search=types.FileSearch(
                    file_search_store_names=[file_search_store.name],
                    metadata_filter="author=Robert Graves",
                )
            )
        ]
    )
)

print(response.text)

JavaScript

// Use the metadata filter to search within a subset of documents
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: "Tell me about the book 'I, Claudius'",
  config: {
    tools: [
      {
        fileSearch: {
          fileSearchStoreNames: [fileSearchStore.name],
          metadataFilter: 'author="Robert Graves"',
        }
      }
    ]
  }
});

console.log(response.text);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
            "contents": [{
                "parts":[{"text": "Tell me about the book I, Claudius"}]          
            }],
            "tools": [{
                "file_search": { 
                    "file_search_store_names":["'$STORE_NAME'"],
                    "metadata_filter": "author = \"Robert Graves\""
                }
            }]
        }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json

Wskazówki dotyczące wdrażania składni filtra listy dla metadata_filter znajdziesz na stronie google.aip.dev/160

Cytaty

Gdy używasz wyszukiwania plików, odpowiedź modelu może zawierać cytaty, które wskazują, które części przesłanych dokumentów zostały użyte do wygenerowania odpowiedzi. Ułatwia to weryfikację informacji.

Informacje o cytowaniu są dostępne w atrybucie grounding_metadata odpowiedzi.

Python

print(response.candidates[0].grounding_metadata)

JavaScript

console.log(JSON.stringify(response.candidates?.[0]?.groundingMetadata, null, 2));

Obsługiwane modele

Wyszukiwanie plików jest obsługiwane przez te modele:

Obsługiwane typy plików

Wyszukiwanie plików obsługuje szeroką gamę formatów plików, które są wymienione w kolejnych sekcjach.

Typy plików aplikacji

  • application/dart
  • application/ecmascript
  • application/json
  • application/ms-java
  • application/msword
  • application/pdf
  • application/sql
  • application/typescript
  • application/vnd.curl
  • application/vnd.dart
  • application/vnd.ibm.secure-container
  • application/vnd.jupyter
  • application/vnd.ms-excel
  • application/vnd.oasis.opendocument.text
  • application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation
  • application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet
  • application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document
  • application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.template
  • application/x-csh
  • application/x-hwp
  • application/x-hwp-v5
  • application/x-latex
  • application/x-php
  • application/x-powershell
  • application/x-sh
  • application/x-shellscript
  • application/x-tex
  • application/x-zsh
  • application/xml
  • application/zip

Typy plików tekstowych

  • text/1d-interleaved-parityfec
  • text/RED
  • text/SGML
  • text/cache-manifest
  • text/calendar
  • text/cql
  • text/cql-extension
  • text/cql-identifier
  • text/css
  • text/csv
  • text/csv-schema
  • text/dns
  • text/encaprtp
  • text/enriched
  • text/example
  • text/fhirpath
  • text/flexfec
  • text/fwdred
  • text/gff3
  • text/grammar-ref-list
  • text/hl7v2
  • text/html
  • text/javascript
  • text/jcr-cnd
  • text/jsx
  • text/markdown
  • text/mizar
  • text/n3
  • text/parameters
  • text/parityfec
  • text/php
  • text/plain
  • text/provenance-notation
  • text/prs.fallenstein.rst
  • text/prs.lines.tag
  • text/prs.prop.logic
  • text/raptorfec
  • text/rfc822-headers
  • text/rtf
  • text/rtp-enc-aescm128
  • text/rtploopback
  • text/rtx
  • text/sgml
  • text/shaclc
  • text/shex
  • text/spdx
  • text/strings
  • text/t140
  • text/tab-separated-values
  • text/texmacs
  • text/troff
  • text/tsv
  • text/tsx
  • text/turtle
  • text/ulpfec
  • text/uri-list
  • text/vcard
  • text/vnd.DMClientScript
  • text/vnd.IPTC.NITF
  • text/vnd.IPTC.NewsML
  • text/vnd.a
  • text/vnd.abc
  • text/vnd.ascii-art
  • text/vnd.curl
  • text/vnd.debian.copyright
  • text/vnd.dvb.subtitle
  • text/vnd.esmertec.theme-descriptor
  • text/vnd.exchangeable
  • text/vnd.familysearch.gedcom
  • text/vnd.ficlab.flt
  • text/vnd.fly
  • text/vnd.fmi.flexstor
  • text/vnd.gml
  • text/vnd.graphviz
  • text/vnd.hans
  • text/vnd.hgl
  • text/vnd.in3d.3dml
  • text/vnd.in3d.spot
  • text/vnd.latex-z
  • text/vnd.motorola.reflex
  • text/vnd.ms-mediapackage
  • text/vnd.net2phone.commcenter.command
  • text/vnd.radisys.msml-basic-layout
  • text/vnd.senx.warpscript
  • text/vnd.sosi
  • text/vnd.sun.j2me.app-descriptor
  • text/vnd.trolltech.linguist
  • text/vnd.wap.si
  • text/vnd.wap.sl
  • text/vnd.wap.wml
  • text/vnd.wap.wmlscript
  • text/vtt
  • text/wgsl
  • text/x-asm
  • text/x-bibtex
  • text/x-boo
  • text/x-c
  • text/x-c++hdr
  • text/x-c++src
  • text/x-cassandra
  • text/x-chdr
  • text/x-coffeescript
  • text/x-component
  • text/x-csh
  • text/x-csharp
  • text/x-csrc
  • text/x-cuda
  • text/x-d
  • text/x-diff
  • text/x-dsrc
  • text/x-emacs-lisp
  • text/x-erlang
  • text/x-gff3
  • text/x-go
  • text/x-haskell
  • text/x-java
  • text/x-java-properties
  • text/x-java-source
  • text/x-kotlin
  • text/x-lilypond
  • text/x-lisp
  • text/x-literate-haskell
  • text/x-lua
  • text/x-moc
  • text/x-objcsrc
  • text/x-pascal
  • text/x-pcs-gcd
  • text/x-perl
  • text/x-perl-script
  • text/x-python
  • text/x-python-script
  • text/x-r-markdown
  • text/x-rsrc
  • text/x-rst
  • text/x-ruby-script
  • text/x-rust
  • text/x-sass
  • text/x-scala
  • text/x-scheme
  • text/x-script.python
  • text/x-scss
  • text/x-setext
  • text/x-sfv
  • text/x-sh
  • text/x-siesta
  • text/x-sos
  • text/x-sql
  • text/x-swift
  • text/x-tcl
  • text/x-tex
  • text/x-vbasic
  • text/x-vcalendar
  • text/xml
  • text/xml-dtd
  • text/xml-external-parsed-entity
  • text/yaml

Ograniczenia liczby żądań

Aby zapewnić stabilność usługi, interfejs File Search API ma te ograniczenia:

  • Maksymalny rozmiar pliku / limit na dokument: 100 MB
  • Całkowity rozmiar pamięci masowej wyszukiwarki plików w projekcie (zależny od poziomu użytkownika):
    • Bezpłatnie: 1 GB
    • Poziom 1: 10 GB
    • Poziom 2: 100 GB
    • Poziom 3: 1 TB
  • Rekomendacja: aby zapewnić optymalne opóźnienia pobierania, ogranicz rozmiar każdego sklepu wyszukiwania plików do poniżej 20 GB.

Ceny

  • Opłaty za umieszczanie są naliczane w momencie indeksowania na podstawie obowiązujących cen umieszczania (0,15 USD za 1 mln tokenów).
  • Przechowywanie jest bezpłatne.
  • Wektory dystrybucyjne podczas zapytań są bezpłatne.
  • Pobrane tokeny dokumentu są rozliczane jako zwykłe tokeny kontekstu.

Co dalej?