Etkileşimler API'si artık genel kullanıma sunulmuştur. En yeni özelliklere ve modellere erişmek için bu API'yi kullanmanızı öneririz.

Google, içerikleri tercih ettiğiniz dile çevirmek için yapay zeka teknolojisini kullanır. Yapay zeka çevirilerinde hata olabilir.

Dosya arama

Gemini API, Dosya Arama aracıyla veriyle artırılmış üretimi ("RAG") etkinleştirir. Dosya Arama, verilerinizi içe aktarır, parçalara ayırır ve dizine ekler. Böylece, sağlanan bir isteme göre ilgili bilgilerin hızlıca alınmasını sağlar. Daha sonra bu bilgiler model için bağlam olarak kullanılır. Böylece model, daha doğru ve alakalı yanıtlar verebilir. Dosya arama özelliği, gemini-embedding-001 tarafından desteklenen metin yerleştirmeleri ve gemini-embedding-2 tarafından desteklenen resim/çok formatlı yerleştirmelerle çok formatlı özellikler de sunabilir.

Dosya depolama ve sorgu sırasında yerleştirme oluşturma ücretsizdir. Yalnızca dosyalarınızı ilk kez indekslediğinizde yerleştirme oluşturma ve normal Gemini modeli giriş / çıkış jetonları için ödeme yaparsınız. Bu yeni faturalandırma paradigması, Dosya Arama Aracı'nın hem daha kolay hem de daha uygun maliyetli bir şekilde oluşturulup ölçeklendirilmesini sağlar. Ayrıntılar için fiyatlandırma bölümüne bakın.

Doğrudan Dosya Arama mağazasına yükleme

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

Python

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

client = genai.Client()

file_search_store = client.file_search_stores.create(
    config={
        'display_name': 'your-fileSearchStore-name',
        'embedding_model': 'models/gemini-embedding-2'
    }
)

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',
  }
)

while not operation.done:
    time.sleep(5)
    operation = client.operations.get(operation)

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Can you tell me about [insert question]",
    tools=[{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": [file_search_store.name]
    }]
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)
                if content_block.annotations:
                    print("\nSources:")
                    for annotation in content_block.annotations:
                        if annotation.type == "file_citation":
                            print(f"  - {annotation.file_name}: {annotation.source}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
    config: {
      displayName: 'your-fileSearchStore-name',
      embeddingModel: 'models/gemini-embedding-2'
    }
  });

  let operation = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({
    file: 'file.txt',
    fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
    config: {
      displayName: 'file-name',
    }
  });

  while (!operation.done) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    operation = await ai.operations.get({ operation });
  }

  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input: "Can you tell me about [insert question]",
    tools: [{
      type: "file_search",
      file_search_store_names: [fileSearchStore.name]
    }]
  });

  for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === 'model_output') {
      for (const contentBlock of step.content) {
        if (contentBlock.type === 'text') {
          console.log(contentBlock.text);
          if (contentBlock.annotations) {
            console.log("\nSources:");
            for (const annotation of contentBlock.annotations) {
              if (annotation.type === 'file_citation') {
                console.log(`  - ${annotation.file_name}: ${annotation.source}`);
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

run();

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Annotation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileCitation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.types.CreateFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.FileSearchStore;
import com.google.genai.types.UploadToFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.UploadToFileSearchStoreOperation;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

FileSearchStore fileSearchStore =
    client.fileSearchStores.create(
        CreateFileSearchStoreConfig.builder()
            .displayName("your-fileSearchStore-name")
            .embeddingModel("models/gemini-embedding-2")
            .build());

UploadToFileSearchStoreOperation operation =
    client.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore(
        fileSearchStore.name().get(),
        "sample.txt",
        UploadToFileSearchStoreConfig.builder().displayName("display-file-name").build());

while (!operation.done().orElse(false)) {
  Thread.sleep(5000);
  operation = client.operations.get(operation, null);
}

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Can you tell me about [insert question]"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList(fileSearchStore.name().get()))
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content contentBlock : outputStep.content().get()) {
          if (contentBlock instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) contentBlock;
            System.out.println(textContent.text().orElse(""));
            if (textContent.annotations().isPresent()
                && !textContent.annotations().get().isEmpty()) {
              System.out.println("\nSources:");
              for (Annotation annotation : textContent.annotations().get()) {
                if (annotation instanceof FileCitation) {
                  FileCitation citation = (FileCitation) annotation;
                  System.out.printf(
                      "  - %s: %s%n",
                      citation.fileName().orElse(""), citation.source().orElse(""));
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fileSearchStore, err := client.FileSearchStores.Create(ctx, &genai.CreateFileSearchStoreConfig{
        DisplayName:    "your-fileSearchStore-name",
        EmbeddingModel: "models/gemini-embedding-2",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    operation, err := client.FileSearchStores.UploadToFileSearchStoreFromPath(
        ctx,
        "sample.txt",
        fileSearchStore.Name,
        &genai.UploadToFileSearchStoreConfig{
            DisplayName: "display-file-name",
        },
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for !operation.Done {
        time.Sleep(5 * time.Second)
        operation, err = client.Operations.GetUploadToFileSearchStoreOperation(ctx, operation, nil)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Can you tell me about [insert question]"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{fileSearchStore.Name},
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil {
                    fmt.Println(content.TextContent.Text)
                    if len(content.TextContent.Annotations) > 0 {
                        fmt.Println("\nSources:")
                        for _, annotation := range content.TextContent.Annotations {
                            if annotation.FileCitation != nil {
                                c := annotation.FileCitation
                                fileName := ""
                                if c.FileName != nil {
                                    fileName = *c.FileName
                                }
                                source := ""
                                if c.Source != nil {
                                    source = *c.Source
                                }
                                fmt.Printf("  - %s: %s\n", fileName, source)
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

REST

# 1. Create a File Search store
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "displayName": "your-file-search-store-name",
      "embeddingModel": "models/gemini-embedding-2"
    }' > store_res.json

FILE_SEARCH_STORE_NAME=$(jq -r ".name" store_res.json)

# 2. Upload directly to File Search store using resumable upload
NUM_BYTES=$(wc -c < "sample.txt")
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/fileSearchStores/$FILE_SEARCH_STORE_NAME:uploadToFileSearchStore?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -D upload-header.tmp \
    -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: text/plain" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"displayName": "sample.txt"}' 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " upload-header.tmp | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm upload-header.tmp

curl "${upload_url}" \
    -H "Content-Length: $NUM_BYTES" \
    -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
    -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
    --data-binary "@sample.txt" 2> /dev/null > upload_response.json

cat upload_response.json

# 3. Query using the File Search store
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "gemini-3.8-flash",
      "input": "Can you tell me about [insert question]",
      "tools": [{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": ["'"$FILE_SEARCH_STORE_NAME"'"]
      }]
    }'

Daha fazla bilgi için uploadToFileSearchStore API referansına bakın.

Dosyaları içe aktarma

Alternatif olarak, mevcut bir dosyayı yükleyip dosya arama mağazanıza aktarabilirsiniz:

Python

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

client = genai.Client()

sample_file = client.files.upload(file='sample.txt', config={'display_name': 'display_file_name'})

file_search_store = client.file_search_stores.create(
    config={
        'display_name': 'your-fileSearchStore-name',
        'embedding_model': 'models/gemini-embedding-2'
    }
)

operation = client.file_search_stores.import_file(
    file_search_store_name=file_search_store.name,
    file_name=sample_file.name
)

while not operation.done:
    time.sleep(5)
    operation = client.operations.get(operation)

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Can you tell me about [insert question]",
    tools=[{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": [file_search_store.name]
    }]
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const sampleFile = await ai.files.upload({
    file: 'sample.txt',
    config: { displayName: 'file-name' }
  });

  const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
    config: {
      displayName: 'your-fileSearchStore-name',
      embeddingModel: 'models/gemini-embedding-2'
    }
  });

  let operation = await ai.fileSearchStores.importFile({
    fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
    fileName: sampleFile.name
  });

  while (!operation.done) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    operation = await ai.operations.get({ operation: operation });
  }

  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input: "Can you tell me about [insert question]",
    tools: [{
      type: "file_search",
      file_search_store_names: [fileSearchStore.name]
    }]
  });

  for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === 'model_output') {
      for (const contentBlock of step.content) {
        if (contentBlock.type === 'text') {
          console.log(contentBlock.text);
        }
      }
    }
  }
}

run();

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.types.CreateFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.File;
import com.google.genai.types.FileSearchStore;
import com.google.genai.types.ImportFileOperation;
import com.google.genai.types.UploadFileConfig;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

File sampleFile =
    client.files.upload(
        "sample.txt", UploadFileConfig.builder().displayName("display_file_name").build());

FileSearchStore fileSearchStore =
    client.fileSearchStores.create(
        CreateFileSearchStoreConfig.builder()
            .displayName("your-fileSearchStore-name")
            .embeddingModel("models/gemini-embedding-2")
            .build());

ImportFileOperation operation =
    client.fileSearchStores.importFile(
        fileSearchStore.name().get(), sampleFile.name().get(), null);

while (!operation.done().orElse(false)) {
  Thread.sleep(5000);
  operation = client.operations.get(operation, null);
}

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Can you tell me about [insert question]"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList(fileSearchStore.name().get()))
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content contentBlock : outputStep.content().get()) {
          if (contentBlock instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) contentBlock;
            System.out.println(textContent.text().orElse(""));
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    sampleFile, err := client.Files.UploadFromPath(ctx, "sample.txt", &genai.UploadFileConfig{
        DisplayName: "display_file_name",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fileSearchStore, err := client.FileSearchStores.Create(ctx, &genai.CreateFileSearchStoreConfig{
        DisplayName:    "your-fileSearchStore-name",
        EmbeddingModel: "models/gemini-embedding-2",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    operation, err := client.FileSearchStores.ImportFile(ctx, fileSearchStore.Name, sampleFile.Name, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for !operation.Done {
        time.Sleep(5 * time.Second)
        operation, err = client.Operations.GetImportFileOperation(ctx, operation, nil)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Can you tell me about [insert question]"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{fileSearchStore.Name},
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil {
                    fmt.Println(content.TextContent.Text)
                }
            }
        }
    }
}

REST

# 1. Upload file using the Files API
NUM_BYTES=$(wc -c < "sample.txt")
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -D upload-header.tmp \
    -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: text/plain" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"file": {"displayName": "sample.txt"}}' 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " upload-header.tmp | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm upload-header.tmp

curl "${upload_url}" \
    -H "Content-Length: $NUM_BYTES" \
    -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
    -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
    --data-binary "@sample.txt" 2> /dev/null > file_info.json

FILE_NAME=$(jq -r ".file.name" file_info.json)

# 2. Create a File Search store
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "displayName": "your-file-search-store-name",
      "embeddingModel": "models/gemini-embedding-2"
    }' > store_res.json

FILE_SEARCH_STORE_NAME=$(jq -r ".name" store_res.json)

# 3. Import the file into the File Search store
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/$FILE_SEARCH_STORE_NAME:importFile?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"fileName": "'"$FILE_NAME"'"}'

# 4. Query using the File Search store
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "gemini-3.8-flash",
      "input": "Can you tell me about [insert question]",
      "tools": [{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": ["'"$FILE_SEARCH_STORE_NAME"'"]
      }]
    }'

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 parça başına maksimum jeton sayısı ve maksimum sayıda çakışan jeton belirlemek için chunking_config ayarını belirtebilirsiniz.

Python

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

client = genai.Client()

operation = client.file_search_stores.upload_to_file_search_store(
    file_search_store_name=file_search_store.name,
    file='sample.txt',
    config={
        'chunking_config': {
          'white_space_config': {
            'max_tokens_per_chunk': 200,
            'max_overlap_tokens': 20
          }
        }
    }
)

while not operation.done:
    time.sleep(5)
    operation = client.operations.get(operation)

print("Custom chunking complete.")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

let operation = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({
  file: 'file.txt',
  fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
  config: {
    displayName: 'file-name',
    chunkingConfig: {
      whiteSpaceConfig: {
        maxTokensPerChunk: 200,
        maxOverlapTokens: 20
      }
    }
  }
});

while (!operation.done) {
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
  operation = await ai.operations.get({ operation });
}
console.log("Custom chunking complete.");

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.ChunkingConfig;
import com.google.genai.types.UploadToFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.UploadToFileSearchStoreOperation;
import com.google.genai.types.WhiteSpaceConfig;

Client client = new Client();

UploadToFileSearchStoreOperation operation =
    client.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore(
        "fileSearchStores/my-file-search-store",
        "sample.txt",
        UploadToFileSearchStoreConfig.builder()
            .displayName("file-name")
            .chunkingConfig(
                ChunkingConfig.builder()
                    .whiteSpaceConfig(
                        WhiteSpaceConfig.builder()
                            .maxTokensPerChunk(200)
                            .maxOverlapTokens(20)
                            .build())
                    .build())
            .build());

while (!operation.done().orElse(false)) {
  Thread.sleep(5000);
  operation = client.operations.get(operation, null);
}

System.out.println("Custom chunking complete.");

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    operation, err := client.FileSearchStores.UploadToFileSearchStoreFromPath(
        ctx,
        "sample.txt",
        "fileSearchStores/my-file-search-store",
        &genai.UploadToFileSearchStoreConfig{
            DisplayName: "file-name",
            ChunkingConfig: &genai.ChunkingConfig{
                WhiteSpaceConfig: &genai.WhiteSpaceConfig{
                    MaxTokensPerChunk: genai.Ptr(int32(200)),
                    MaxOverlapTokens:  genai.Ptr(int32(20)),
                },
            },
        },
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for !operation.Done {
        time.Sleep(5 * time.Second)
        operation, err = client.Operations.GetUploadToFileSearchStoreOperation(ctx, operation, nil)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    }

    fmt.Println("Custom chunking complete.")
}

REST

NUM_BYTES=$(wc -c < "sample.txt")
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/fileSearchStores/$FILE_SEARCH_STORE_NAME:uploadToFileSearchStore?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -D upload-header.tmp \
    -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: text/plain" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "displayName": "sample.txt",
      "chunkingConfig": {
        "whiteSpaceConfig": {
          "maxTokensPerChunk": 200,
          "maxOverlapTokens": 20
        }
      }
    }' 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " upload-header.tmp | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm upload-header.tmp

curl "${upload_url}" \
    -H "Content-Length: $NUM_BYTES" \
    -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
    -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
    --data-binary "@sample.txt" 2> /dev/null > upload_response.json

cat upload_response.json

Dosya Arama mağazanızı kullanmak için interactions.create 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. Standart anahtar kelime tabanlı aramanın aksine, semantik arama sorgunuzun anlamını ve bağlamını anlar.

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

Yerleştirmeler için geçerlilik süresi (TTL) yoktur. Bu öğeler, manuel olarak silinene veya model kullanımdan kaldırılana kadar kalır. Ancak dosyalar 48 saat sonra silinir.

Dosya Arama uploadToFileSearchStore API'sini kullanma süreciyle ilgili ayrıntılı bilgiyi aşağıda bulabilirsiniz:

Dosya Arama mağazası oluşturma: Dosya Arama mağazası, dosyalarınızdaki işlenmiş verileri içerir. Bu, semantik aramanın üzerinde çalışacağı gömmeler için kalıcı kapsayıcıdır.
Dosya yükleme ve Dosya Arama deposuna aktarma: Aynı anda dosya yükleyin ve sonuçları Dosya Arama deponuza aktarın. Bu işlem, ham belgenize referans veren geçici bir File nesne 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 dosya arama deposunda anlamsal arama yapmasını söyler.

Dosya Arama'nın dizine ekleme ve sorgulama süreci

Bu diyagramda, Documents'tan Embedding model'e (gemini-embedding-001 kullanılarak) giden noktalı çizgi, uploadToFileSearchStore API'yi (File storage'ı atlayarak) temsil eder. Aksi takdirde, dosyaları ayrı ayrı oluşturup içe aktarmak için Files API'yi kullanmak, dizine ekleme sürecini Dokümanlar'dan Dosya depolama'ya ve ardından Yerleştirme modeli'ne taşır.

Dosya Arama'yı saklar

Dosya Arama 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

file_search_store = client.file_search_stores.create(
    config={
        'display_name': 'myfilesearchstore123',
        'embedding_model': 'models/gemini-embedding-2'
    }
)

for store in client.file_search_stores.list():
    print(store)

my_file_search_store = client.file_search_stores.get(name=file_search_store.name)

client.file_search_stores.delete(name=file_search_store.name, config={'force': True})

JavaScript

const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
  config: {
    displayName: 'myfilesearchstore123',
    embeddingModel: 'models/gemini-embedding-2'
  }
});

const fileSearchStores = await ai.fileSearchStores.list();
for await (const store of fileSearchStores) {
  console.log(store);
}

const myFileSearchStore = await ai.fileSearchStores.get({
  name: fileSearchStore.name
});

await ai.fileSearchStores.delete({
  name: fileSearchStore.name,
  config: { force: true }
});

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.CreateFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.DeleteFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.FileSearchStore;

Client client = new Client();

FileSearchStore fileSearchStore =
    client.fileSearchStores.create(
        CreateFileSearchStoreConfig.builder()
            .displayName("myfilesearchstore123")
            .embeddingModel("models/gemini-embedding-2")
            .build());

for (FileSearchStore store : client.fileSearchStores.list(null)) {
  System.out.println(store);
}

FileSearchStore myFileSearchStore =
    client.fileSearchStores.get(fileSearchStore.name().get(), null);

client.fileSearchStores.delete(
    fileSearchStore.name().get(), DeleteFileSearchStoreConfig.builder().force(true).build());

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fileSearchStore, err := client.FileSearchStores.Create(ctx, &genai.CreateFileSearchStoreConfig{
        DisplayName:    "myfilesearchstore123",
        EmbeddingModel: "models/gemini-embedding-2",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for store, err := range client.FileSearchStores.All(ctx) {
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Println(store)
    }

    myFileSearchStore, err := client.FileSearchStores.Get(ctx, fileSearchStore.Name, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    _ = myFileSearchStore

    err = client.FileSearchStores.Delete(ctx, fileSearchStore.Name, &genai.DeleteFileSearchStoreConfig{
        Force: genai.Ptr(true),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{ "displayName": "My Store", "embedding_model": "models/gemini-embedding-2" }'

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=${GEMINI_API_KEY}"

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/myfilesearchstore123?key=${GEMINI_API_KEY}"

curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/myfilesearchstore123?key=${GEMINI_API_KEY}"

Dosya Arama belgeleri

Dosya depolarınızdaki tek tek dokümanları File Search Documents API ile yönetebilirsiniz. Bu API ile dosya arama deposundaki her dokümanı list, dokümanla ilgili bilgileri get ve dokümanı ada göre delete arayabilirsiniz.

Python

for document_in_store in client.file_search_stores.documents.list(parent='fileSearchStores/myfilesearchstore123'):
  print(document_in_store)

file_search_document = client.file_search_stores.documents.get(name='fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123')
print(file_search_document)

client.file_search_stores.documents.delete(name='fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123', config={'force': True})

JavaScript

const documents = await ai.fileSearchStores.documents.list({
  parent: 'fileSearchStores/myfilesearchstore123'
});
for await (const doc of documents) {
  console.log(doc);
}

const fileSearchDocument = await ai.fileSearchStores.documents.get({
  name: 'fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123'
});

await ai.fileSearchStores.documents.delete({
  name: 'fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123',
  config: { force: true }
});

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.DeleteDocumentConfig;
import com.google.genai.types.Document;

Client client = new Client();

for (Document documentInStore :
    client.fileSearchStores.documents.list("fileSearchStores/myfilesearchstore123", null)) {
  System.out.println(documentInStore);
}

Document fileSearchDocument =
    client.fileSearchStores.documents.get(
        "fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123", null);
System.out.println(fileSearchDocument);

client.fileSearchStores.documents.delete(
    "fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123",
    DeleteDocumentConfig.builder().force(true).build());

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for documentInStore, err := range client.FileSearchStores.Documents.All(ctx, "fileSearchStores/myfilesearchstore123") {
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Println(documentInStore)
    }

    fileSearchDocument, err := client.FileSearchStores.Documents.Get(ctx, "fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123", nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println(fileSearchDocument)

    err = client.FileSearchStores.Documents.Delete(ctx, "fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123", &genai.DeleteDocumentConfig{
        Force: genai.Ptr(true),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents?key=${GEMINI_API_KEY}"

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123?key=${GEMINI_API_KEY}"

curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores/myfilesearchstore123/documents/sampletxt123?key=${GEMINI_API_KEY}&force=true"

Dosya meta verileri

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

Python

op = client.file_search_stores.import_file(
    file_search_store_name=file_search_store.name,
    file_name=sample_file.name,
    config={
        'custom_metadata': [
            {"key": "author", "string_value": "Robert Graves"},
            {"key": "year", "numeric_value": 1934}
        ]
    }
)

JavaScript

let operation = await ai.fileSearchStores.importFile({
  fileSearchStoreName: fileSearchStore.name,
  fileName: sampleFile.name,
  config: {
    customMetadata: [
      { key: "author", stringValue: "Robert Graves" },
      { key: "year", numericValue: 1934 }
    ]
  }
});

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.CustomMetadata;
import com.google.genai.types.ImportFileConfig;
import com.google.genai.types.ImportFileOperation;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

ImportFileOperation op =
    client.fileSearchStores.importFile(
        "fileSearchStores/myfilesearchstore123",
        "files/samplefile123",
        ImportFileConfig.builder()
            .customMetadata(
                Arrays.asList(
                    CustomMetadata.builder().key("author").stringValue("Robert Graves").build(),
                    CustomMetadata.builder().key("year").numericValue(1934f).build()))
            .build());

Go

package main

import (
    "context"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    op, err := client.FileSearchStores.ImportFile(
        ctx,
        "fileSearchStores/myfilesearchstore123",
        "files/samplefile123",
        &genai.ImportFileConfig{
            CustomMetadata: []*genai.CustomMetadata{
                {Key: "author", StringValue: "Robert Graves"},
                {Key: "year", NumericValue: genai.Ptr(float32(1934))},
            },
        },
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    _ = op
}

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

Python

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Tell me about the book 'I, Claudius'",
    tools=[{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": [file_search_store.name],
        "metadata_filter": 'author="Robert Graves"',
    }]
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)

JavaScript

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Tell me about the book 'I, Claudius'",
  tools: [{
    type: "file_search",
    file_search_store_names: [fileSearchStore.name],
    metadata_filter: 'author="Robert Graves"',
  }]
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'model_output') {
    for (const contentBlock of step.content) {
      if (contentBlock.type === 'text') {
        console.log(contentBlock.text);
      }
    }
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Tell me about the book 'I, Claudius'"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList("fileSearchStores/myfilesearchstore123"))
                    .metadataFilter("author=\"Robert Graves\"")
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content contentBlock : outputStep.content().get()) {
          if (contentBlock instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) contentBlock;
            System.out.println(textContent.text().orElse(""));
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Tell me about the book 'I, Claudius'"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{"fileSearchStores/myfilesearchstore123"},
                        MetadataFilter:       genai.Ptr(`author="Robert Graves"`),
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil {
                    fmt.Println(content.TextContent.Text)
                }
            }
        }
    }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
            "model": "gemini-3.8-flash",
            "input": [{"type": "text", "text": "Tell me about the book I, Claudius"}],
            "tools": [{
                "type": "file_search",
                "file_search_store_names": ["'$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.

Çok formatlı dosya arama

Çok formatlı dosya arama özelliği, resimleri yerel olarak yerleştirmenize ve aramanıza olanak tanıyarak zengin ve çok formatlı RAG uygulamaları oluşturmanızı sağlar.

Yerleştirme modelini yapılandırma

FileSearchStore oluşturduğunuzda, çok formatlı bir model kullanmak için varsayılan yalnızca metin içeren yerleştirme modelini geçersiz kılmanız gerekir. Hem metinleri hem de resimleri işlemek için models/gemini-embedding-2 simgesini kullanın.

Python

store = client.file_search_stores.create(
    config={
        "display_name": "Multimodal Catalog",
        "embedding_model": "models/gemini-embedding-2",
    }
)

JavaScript

const fileSearchStore = await ai.fileSearchStores.create({
  config: {
    displayName: "Multimodal Catalog",
    embeddingModel: "models/gemini-embedding-2",
  },
});

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.CreateFileSearchStoreConfig;
import com.google.genai.types.FileSearchStore;

Client client = new Client();

FileSearchStore store =
    client.fileSearchStores.create(
        CreateFileSearchStoreConfig.builder()
            .displayName("Multimodal Catalog")
            .embeddingModel("models/gemini-embedding-2")
            .build());

Go

package main

import (
    "context"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    store, err := client.FileSearchStores.Create(ctx, &genai.CreateFileSearchStoreConfig{
        DisplayName:    "Multimodal Catalog",
        EmbeddingModel: "models/gemini-embedding-2",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    _ = store
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/fileSearchStores?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "display_name": "Multimodal Catalog",
      "embedding_model": "models/gemini-embedding-2"
    }'

Resim yükle

Çok formatlı yerleştirme modeliyle mağazayı oluşturduktan sonra, Doğrudan Dosya Arama mağazasına yükleme veya Dosyaları içe aktarma başlıklı makalelerde açıklanan yükleme API'lerini kullanarak doğrudan resim dosyaları yükleyebilirsiniz.

Resim dosyası koşulları:

Resim dosyalarının çözünürlüğü en fazla 4.000 x 4.000 piksel olmalıdır.
Desteklenen biçimler: PNG, JPEG.

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 model_output adımındaki content bloklarının içindeki annotations özelliği üzerinden erişebilirsiniz.

Python

for step in interaction.steps:
    if step.type == 'model_output':
        for content in step.content:
            if content.type == 'text' and content.annotations:
                print(content.annotations)

JavaScript

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'model_output') {
    for (const contentBlock of step.content) {
      if (contentBlock.type === 'text' && contentBlock.annotations) {
        console.log(JSON.stringify(contentBlock.annotations, null, 2));
      }
    }
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Can you tell me about [insert question]"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList("fileSearchStores/myfilesearchstore123"))
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content content : outputStep.content().get()) {
          if (content instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) content;
            if (textContent.annotations().isPresent()) {
              System.out.println(textContent.annotations().get());
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Can you tell me about [insert question]"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{"fileSearchStores/myfilesearchstore123"},
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil && len(content.TextContent.Annotations) > 0 {
                    fmt.Println(content.TextContent.Annotations)
                }
            }
        }
    }
}

REST

{
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "...",
          "annotations": [
            {
              "type": "file_citation",
              "file_name": "sample.txt",
              "source": "..."
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Alıntıların yapısı hakkında ayrıntılı bilgi için Etkileşimler için API referansı bölümüne bakın.

Sayfa numaraları

Sayfaları olan dokümanlarla (ör. PDF'ler) Dosya Arama'yı kullandığınızda modelin yanıtı, bilgilerin bulunduğu sayfa numarasını içerebilir. Bu bilgilere, page_number özelliğini kullanarak erişebilirsiniz. file_citation ek açıklaması.

Python

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content in step.content:
            if content.type == "text" and content.annotations:
                for annotation in content.annotations:
                    if annotation.type == "file_citation" and annotation.page_number:
                        print(f"Cited Page: {annotation.page_number}")

JavaScript

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'model_output') {
    for (const block of step.content) {
      if (block.type === 'text' && block.annotations) {
        for (const annotation of block.annotations) {
          if (annotation.type === 'file_citation' && annotation.pageNumber) {
            console.log(`Cited Page: ${annotation.pageNumber}`);
          }
        }
      }
    }
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Annotation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileCitation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Can you tell me about [insert question]"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList("fileSearchStores/myfilesearchstore123"))
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content content : outputStep.content().get()) {
          if (content instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) content;
            if (textContent.annotations().isPresent()) {
              for (Annotation annotation : textContent.annotations().get()) {
                if (annotation instanceof FileCitation) {
                  FileCitation citation = (FileCitation) annotation;
                  if (citation.pageNumber().isPresent()) {
                    System.out.println("Cited Page: " + citation.pageNumber().get());
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Can you tell me about [insert question]"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{"fileSearchStores/myfilesearchstore123"},
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil {
                    for _, annotation := range content.TextContent.Annotations {
                        if annotation.FileCitation != nil && annotation.FileCitation.PageNumber != nil {
                            fmt.Println("Cited Page:", *annotation.FileCitation.PageNumber)
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

REST

{
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "...",
          "annotations": [
            {
              "type": "file_citation",
              "file_name": "document.pdf",
              "page_number": 1,
              "source": "..."
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Medya alıntıları

Model, oluşturma sırasında bir resim parçasına referans verdiğinde API, açıklamalarda file_citation türünde bir açıklama döndürür. Bu açıklama, media_id içerir. Modelin referans verdiği tam görüntü parçasını indirmek için bu kimliği kullanabilirsiniz. Bu media_id, birden fazla arama çağrısında kalıcıdır. Bu sayede, aynı resmi güvenilir bir şekilde alabilir veya kimliği kullanarak önbelleğe alabilirsiniz.

Aşağıdaki snippet, örnek bir REST yanıtı adımıdır:

{
  "type": "model_output",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "...",
      "annotations": [
        {
          "type": "file_citation",
          "file_name": "product_image",
          "media_id": "fileSearchStores/my-store-123/media/BlobId-456"
        }
      ]
    }
  ]
}

Aşağıdaki kod snippet'lerinde media_id değerinin nasıl alınacağı ve medyanın nasıl indirileceği gösterilmektedir:

Python

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content in step.content:
            if content.type == "text" and content.annotations:
                for annotation in content.annotations:
                    if annotation.type == "file_citation" and annotation.media_id:
                        print(f"Cited Media ID: {annotation.media_id}")
                        blob_content = client.file_search_stores.download_media(
                            media_id=annotation.media_id
                        )

JavaScript

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'model_output') {
    for (const block of step.content) {
      if (block.type === 'text' && block.annotations) {
        for (const annotation of block.annotations) {
          if (annotation.type === 'file_citation' && annotation.mediaId) {
            console.log(`Cited Media ID: ${annotation.mediaId}`);
            const blobContent = await ai.fileSearchStores.downloadMedia(annotation.mediaId);
          }
        }
      }
    }
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Annotation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileCitation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Can you tell me about [insert question]"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList("fileSearchStores/myfilesearchstore123"))
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content content : outputStep.content().get()) {
          if (content instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) content;
            if (textContent.annotations().isPresent()) {
              for (Annotation annotation : textContent.annotations().get()) {
                if (annotation instanceof FileCitation) {
                  FileCitation citation = (FileCitation) annotation;
                  if (citation.mediaId().isPresent()) {
                    System.out.println("Cited Media ID: " + citation.mediaId().get());
                    byte[] blobContent =
                        client.fileSearchStores.downloadMedia(citation.mediaId().get(), null);
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Can you tell me about [insert question]"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{"fileSearchStores/myfilesearchstore123"},
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil {
                    for _, annotation := range content.TextContent.Annotations {
                        if annotation.FileCitation != nil && annotation.FileCitation.MediaID != nil {
                            fmt.Println("Cited Media ID:", *annotation.FileCitation.MediaID)
                            blobContent, err := client.FileSearchStores.DownloadMedia(ctx, *annotation.FileCitation.MediaID, nil)
                            if err != nil {
                                log.Fatal(err)
                            }
                            _ = blobContent
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1/fileSearchStores/my-store-123/media/BlobId-456" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Özel meta veriler

Dosyalarınıza özel meta veriler eklediyseniz bu verilere modelin yanıtının açıklamalarından erişebilirsiniz. Bu, kaynak dokümanlarınızdaki ek bağlamı (ör. URL'ler, sayfa numaraları veya yazarlar) uygulama mantığınıza aktarmak için kullanışlıdır. file_citation türündeki her alıntı notu bu özel meta verileri içerir.

Python

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Tell me about [insert question]",
    tools=[{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": [file_search_store.name]
    }]
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.annotations:
                for annotation in content_block.annotations:
                    print(annotation)

JavaScript

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Tell me about [insert question]",
  tools: [{
    type: "file_search",
    file_search_store_names: [fileSearchStore.name]
  }]
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'model_output') {
    for (const contentBlock of step.content) {
      if (contentBlock.annotations) {
        contentBlock.annotations.forEach((annotation) => {
          console.log(annotation);
        });
      }
    }
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Annotation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Tell me about [insert question]"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList("fileSearchStores/myfilesearchstore123"))
                    .build()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof ModelOutputStep) {
      ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
      if (outputStep.content().isPresent()) {
        for (Content contentBlock : outputStep.content().get()) {
          if (contentBlock instanceof TextContent) {
            TextContent textContent = (TextContent) contentBlock;
            if (textContent.annotations().isPresent()) {
              for (Annotation annotation : textContent.annotations().get()) {
                System.out.println(annotation);
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("Tell me about [insert question]"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{"fileSearchStores/myfilesearchstore123"},
                    }),
                },
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range resp.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
                if content.TextContent != nil {
                    for _, annotation := range content.TextContent.Annotations {
                        fmt.Println(annotation)
                    }
                }
            }
        }
    }
}

REST

{
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "...",
          "annotations": [
            {
              "file_name": "...",
              "source": "...",
              "custom_metadata": [
                {
                  "key": "author",
                  "string_value": "Robert Graves"
                },
                {
                  "key": "year",
                  "numeric_value": 1934
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Yapılandırılmış çıkış

Gemini 3 modellerinden itibaren, dosya arama aracını yapılandırılmış çıktılarla birlikte kullanabilirsiniz.

Python

from pydantic import BaseModel, Field

class Money(BaseModel):
    amount: str = Field(description="The numerical part of the amount.")
    currency: str = Field(description="The currency of amount.")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="What is the minimum hourly wage in Tokyo right now?",
    tools=[{
        "type": "file_search",
        "file_search_store_names": [file_search_store.name]
    }],
    response_format={
        "type": "text",
        "mime_type": "application/json",
        "schema": Money.model_json_schema()
    },
)
result = Money.model_validate_json(interaction.output_text)
print(result)

JavaScript

import { z } from "zod";

const moneyJsonSchema = {
  type: "object",
  properties: {
    amount: { type: "string", description: "The numerical part of the amount." },
    currency: { type: "string", description: "The currency of amount." }
  },
  required: ["amount", "currency"]
};

const moneySchema = z.fromJSONSchema(moneyJsonSchema);

async function run() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input: "What is the minimum hourly wage in Tokyo right now?",
    tools: [{
      type: "file_search",
      file_search_store_names: [fileSearchStore.name],
    }],
    response_format: {
      type: 'text',
      mime_type: 'application/json',
      schema: moneyJsonSchema
    },
  });

  const result = moneySchema.parse(JSON.parse(interaction.output_text));
  console.log(result);
}

run();

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteractionResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FileSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextResponseFormatMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();

Map<String, Object> amountProp = new HashMap<>();
amountProp.put("type", "string");
amountProp.put("description", "The numerical part of the amount.");
properties.put("amount", amountProp);

Map<String, Object> currencyProp = new HashMap<>();
currencyProp.put("type", "string");
currencyProp.put("description", "The currency of amount.");
properties.put("currency", currencyProp);

Map<String, Object> moneyJsonSchema = new HashMap<>();
moneyJsonSchema.put("type", "object");
moneyJsonSchema.put("properties", properties);
moneyJsonSchema.put("required", Arrays.asList("amount", "currency"));

CreateModelInteractionResponseFormat format =
    CreateModelInteractionResponseFormat.of(
        ResponseFormat.of(
            TextResponseFormat.builder()
                .mimeType(TextResponseFormatMimeType.APPLICATION_JSON)
                .schema(moneyJsonSchema)
                .build()));

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("What is the minimum hourly wage in Tokyo right now?"))
        .tools(
            Arrays.asList(
                FileSearch.builder()
                    .fileSearchStoreNames(Arrays.asList("fileSearchStores/myfilesearchstore123"))
                    .build()))
        .responseFormat(format)
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    moneyJsonSchema := map[string]any{
        "type": "object",
        "properties": map[string]any{
            "amount": map[string]any{
                "type":        "string",
                "description": "The numerical part of the amount.",
            },
            "currency": map[string]any{
                "type":        "string",
                "description": "The currency of amount.",
            },
        },
        "required": []string{"amount", "currency"},
    }

    format := interactions.NewCreateModelInteractionResponseFormat(
        interactions.NewResponseFormat(interactions.TextResponseFormat{
            MimeType: interactions.TextResponseFormatMimeTypeApplicationJSON.ToPointer(),
            Schema:   moneyJsonSchema,
        }),
    )

    resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
            interactions.CreateModelInteraction{
                Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                Input: interactions.NewInteractionsInput("What is the minimum hourly wage in Tokyo right now?"),
                Tools: []interactions.Tool{
                    interactions.NewTool(interactions.FileSearch{
                        FileSearchStoreNames: []string{"fileSearchStores/myfilesearchstore123"},
                    }),
                },
                ResponseFormat: &format,
            },
        ),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Println(resp.Interaction.GetOutputText())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "What is the minimum hourly wage in Tokyo right now?",
    "tools": [{
      "type": "file_search",
      "file_search_store_names": ["$FILE_SEARCH_STORE_NAME"]
    }],
    "response_format": {
      "type": "text",
      "mime_type": "application/json",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "amount": {"type": "string", "description": "The numerical part of the amount."},
          "currency": {"type": "string", "description": "The currency of amount."}
        },
        "required": ["amount", "currency"]
      }
    }
  }'

Desteklenen modeller

Aşağıdaki modellerde Dosya Arama özelliği desteklenir:

Model	Dosya Arama
Gemini 3.8 Flash	✔️
Gemini 3.7 Flash	✔️
Gemini 3.6 Flash	✔️
Gemini 3.5 Flash-Lite	✔️
Gemini 3.5 Flash	✔️
Gemini 3.1 Pro Önizlemesi	✔️
Gemini 3.1 Flash-Lite	✔️
Gemini 3 Flash Önizlemesi	✔️

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

Sınırlamalar

Live API: Dosya Arama, Live API'de desteklenmez.
Araç uyumsuzluğu: Yerleşik temellendirme araçları birbiriyle birlikte kullanılamaz. Örneğin, Dosya Arama, aynı istekte Google Arama ile Temellendirme veya URL Bağlamı ile aynı anda kullanılamaz.

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
- 1. katman: 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

Mevcut yerleştirme fiyatlandırmasına göre, dizine ekleme sırasında yerleştirmeler için ücretlendirilirsiniz.
Depolama alanı ücretsizdir.
Sorgu zamanı yerleştirmeleri ücretsizdir.
Alınan doküman jetonları, normal bağlam jetonları olarak ücretlendirilir.

Sırada ne var?

File Search Stores ve File Search Documents için API referansını ziyaret edin.