Dosya Arama aracını kullanarak Gemini API ile RAG'yi deneyin.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Dosya Arama

Gemini API, Dosya Arama aracıyla almayla artırılmış üretim ("RAG") sağlar. Dosya Arama, kullanıcının istemine göre alakalı bilgilerin hızlıca alınmasını sağlamak için verilerinizi içe aktarır, parçalara ayırır ve dizine ekler. Bu bilgiler daha sonra modele bağlam olarak sağlanır ve modelin daha doğru ve alakalı yanıtlar vermesine olanak tanır.

Mevcut bir dosyayı doğrudan Dosya Arama mağazanıza yüklemek için uploadToFileSearchStore API'yi kullanabilir veya dosyayı aynı anda oluşturmak istiyorsanız ayrı ayrı yükleyip importFile.

Doğrudan Dosya Arama mağazasına yükleme

Bu örnekte, bir dosyanın doğrudan dosya deposuna nasıl yükleneceği gösterilmektedir:

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

Daha fazla bilgi için uploadToFileSearchStore API referansına bakın.

Dosyaları içe aktarma

Alternatif olarak, mevcut bir dosyayı yükleyip dosya deponuza aktarabilirsiniz:

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

Daha fazla bilgi için importFile API referansına bakın.

Parçalara ayırma yapılandırması

Bir dosyayı Dosya Arama mağazasına aktardığınızda dosya otomatik olarak parçalara ayrılır, yerleştirilir, dizine eklenir ve Dosya Arama mağazanıza yüklenir. Parçalama stratejisi üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız her parça için maksimum jeton sayısı ve maksimum sayıda çakışan jeton belirlemek üzere chunking_config ayarını belirtebilirsiniz.

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

Dosya Arama mağazanızı kullanmak için generateContent yöntemine araç olarak iletin. Bu işlem, Yükleme ve İçe Aktarma örneklerinde gösterilmiştir.

İşleyiş şekli

Dosya Arama, kullanıcı istemiyle alakalı bilgileri bulmak için semantik arama adı verilen bir teknik kullanır. Geleneksel anahtar kelime tabanlı aramanın aksine, semantik arama sorgunuzun anlamını ve bağlamını anlar.

İçe aktardığınız dosyalar, metnin semantik anlamını yakalayan yerleştirmeler adı verilen sayısal gösterimlere dönüştürülür. Bu yerleştirmeler, özel bir Dosya Arama veritabanında saklanır. Sorgularınız da yerleştirmeye dönüştürülür. Ardından sistem, Dosya Arama deposunda en benzer ve alakalı belge parçalarını bulmak için Dosya Arama işlemi gerçekleştirir.

Dosya Arama API'sini kullanma sürecinin dökümünü aşağıda bulabilirsiniz: uploadToFileSearchStore

Dosya Arama mağazası oluşturma: Dosya Arama mağazası, dosyalarınızdaki işlenmiş verileri içerir. Bu, semantik aramanın üzerinde çalışacağı yerleştirmeler için kalıcı kapsayıcıdır.
Dosya yükleme ve Dosya Arama mağazasına aktarma: Aynı anda dosya yükleyin ve sonuçları Dosya Arama mağazanıza aktarın. Bu işlem, ham dokümanınıza referans veren geçici bir File nesnesi oluşturur. Bu veriler daha sonra parçalara ayrılır, Dosya Arama yerleştirmelerine dönüştürülür ve dizine eklenir. File Nesne 48 saat sonra silinir. Dosya Arama deposuna aktarılan veriler ise siz silmeyi seçene kadar süresiz olarak saklanır.
Dosya Arama ile sorgu: Son olarak, generateContent görüşmesinde FileSearch aracını kullanırsınız. Araç yapılandırmasında, aramak istediğiniz FileSearchStore öğesini işaret eden bir FileSearchRetrievalResource belirtirsiniz. Bu, modele yanıtını temellendirmek için ilgili bilgileri bulmak üzere söz konusu File Search deposunda anlamsal arama yapmasını söyler.

Dosya Arama'nın dizine ekleme ve sorgulama süreci

Bu şemada, Belgeler'den Yerleştirme modeli'ne (gemini-embedding-001 kullanılarak) giden noktalı çizgi, uploadToFileSearchStore API'yi (Dosya depolama'yı atlayarak) temsil eder. Aksi takdirde, dosyaları ayrı ayrı oluşturup içe aktarmak için Files API'yi kullanmak, dizine ekleme sürecini Belgeler'den Dosya depolama'ya ve ardından Yerleştirme modeli'ne taşır.

Dosya Arama'yı saklar

File Search mağazası, doküman yerleştirmelerinizin bulunduğu kapsayıcıdır. Dosya API'si aracılığıyla yüklenen ham dosyalar 48 saat sonra silinirken, Dosya Arama deposuna aktarılan veriler siz manuel olarak silene kadar süresiz olarak saklanır. Dokümanlarınızı düzenlemek için birden fazla Dosya Arama deposu oluşturabilirsiniz. FileSearchStore API, dosya arama depolarınızı yönetmek için oluşturma, listeleme, alma ve silme işlemlerini yapmanıza olanak tanır. Dosya Arama mağazası adları küresel kapsamlıdır.

Dosya Arama mağazalarınızı nasıl yönetebileceğinize dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

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}"

Dosya depolarınızdaki dokümanları yönetmeyle ilgili yöntemler ve alanlar için File Search Documents API referansı.

Dosya meta verileri

Dosyalarınızı filtrelemenize veya ek bağlam bilgisi sağlamanıza yardımcı olması için dosyalarınıza özel meta veriler ekleyebilirsiniz. Meta veriler, anahtar/değer çiftlerinden oluşan bir settir.

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

Bu özellik, Dosya Arama deposunda birden fazla dokümanınız olduğunda ve yalnızca bunların bir alt kümesinde arama yapmak istediğinizde kullanışlıdır.

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

metadata_filter için liste filtresi söz dizimini uygulama ile ilgili yönergeleri google.aip.dev/160 adresinde bulabilirsiniz.

Alıntılar

Dosya Arama'yı kullandığınızda modelin yanıtı, yüklenen dokümanlarınızın hangi bölümlerinin yanıtı oluşturmak için kullanıldığını belirten alıntılar içerebilir. Bu, doğruluk kontrolü ve doğrulama işlemlerine yardımcı olur.

Alıntı bilgilerine yanıtın grounding_metadata özelliği üzerinden erişebilirsiniz.

Python

print(response.candidates[0].grounding_metadata)

JavaScript

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

Desteklenen modeller

Aşağıdaki modellerde Dosya Arama özelliği desteklenir:

Desteklenen dosya türleri

Dosya Arama, aşağıdaki bölümlerde listelenen çok çeşitli dosya biçimlerini destekler.

Uygulama dosyası türleri

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

Metin dosyası türleri

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

Hız sınırları

File Search API, hizmet kararlılığını sağlamak için aşağıdaki sınırlara sahiptir:

Maksimum dosya boyutu / belge başına sınır: 100 MB
Proje Dosya Arama depolarının toplam boyutu (kullanıcı katmanına göre):
- Ücretsiz: 1 GB
- Katman 1: 10 GB
- 2. katman: 100 GB
- 3. Katman: 1 TB
Öneri: Optimal alma gecikmeleri sağlamak için her bir Dosya Arama deposunun boyutunu 20 GB'ın altında tutun.

Fiyatlandırma

Geliştiricilerden, mevcut gömme fiyatlandırmasına (1 milyon jeton başına 0,15 ABD doları) göre dizine ekleme sırasında gömmeler için ücret alınır.
Depolama alanı ücretsizdir.
Sorgu zamanı yerleştirmeleri ücretsizdir.
Alınan doküman jetonları normal bağlam jetonları olarak ücretlendirilir.

Sırada ne var?

Dosya Arama Mağazaları ve Dosya Arama Dokümanları için API referansını ziyaret edin.