【程序员必学】Gemini File Search保姆级教程：从零搭建RAG系统，小白也能秒变AI开发大神！

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原创最新推荐文章于 2026-08-18 12:36:48 发布 559 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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Gemini API 文件搜索（File Search）工具是一个完全托管的 RAG（检索增强生成）系统，它直接集成在 Gemini API 中。该系统能够自动管理文件存储、对你的数据进行分块、创建嵌入（Embeddings），并将最相关的内容无缝地注入到你的提示词中。

接下来，我们将使用 JavaScript/TypeScript 完成进行文件搜索的完整链路。在开始之前，请确保你已拥有 Google AI Studio 的 API 密钥并安装了最新的 SDK：

npm install @google/genai

在你的 JavaScript 环境中初始化客户端：

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';import fs from 'fs';import path from 'path'; const ai = new GoogleGenAI({});

创建文件搜索存储

文件搜索存储是一个持久化的容器，用于存放你的文档块和嵌入。它与原始文件存储是不同的，可以容纳数千兆字节（Gigabytes）的数据。

const fileStoreName = 'my-example-store'; const createStoreOp = await ai.fileSearchStores.create({  config: { displayName: fileStoreName }}); console.log(`Store created with Name: ${createStoreOp.name}`);

通过显示名称查找存储

通常情况下，存储的创建和使用可能发生在不同的应用会话中。由于 API 会分配一个独一无二的 ID (fileSearchStores/xyz...)，因此你需要通过人类可读的 displayName 来查找它。

let fileStore = null;// 限制每页列表大小const pager = await ai.fileSearchStores.list({ config: { pageSize: 10 } });let page = pager.page;// 循环遍历页面直到找到匹配项searchLoop: while (true) {for (const store of page) {    if (store.displayName === fileStoreName) {      fileStore = store;      break searchLoop; // 找到后跳出循环    }  }if (!pager.hasNextPage()) break; // 没有下一页了  page = await pager.nextPage(); // 移动到下一页}if (!fileStore) {thrownewError(`Store with display name '${fileStoreName}' not found.`);}console.log(`Found store: ${fileStore.name}`);

并发上传多个文件

速度至关重要。在摄取一个包含大量文档的文件夹时，不要顺序处理。API 支持并发操作，因此我们可以使用 Promise.all 同时上传和处理多个文件。

我们将使用辅助方法 uploadToFileSearchStore，它一步到位地处理原始文件上传和索引过程的启动。然后，我们通过监控 operation.done 来确保处理完成后再进行下一步。

const docsDir = "docs"; // 确保你有一个包含文本文件的 'docs' 文件夹const files = fs.readdirSync(docsDir).map(file => path.join(docsDir, file));awaitPromise.all(files.map(async (filePath) => {// 1. 启动上传和索引let operation = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({    file: filePath,    fileSearchStoreName: fileStore.name,    config: {      displayName: path.basename(filePath),    }  });// 2. 轮询直到文档被完全处理while (!operation.done) {    awaitnewPromise(resolve => setTimeout(resolve, 1000)); // 等待 1 秒    operation = await ai.operations.get({ operation });  }console.log(`Processing complete for: ${path.basename(filePath)}`);return operation;}));

自定义分块策略的高级上传

默认情况下，Gemini 会智能地处理分块。但是，对于某些特定的使用场景，你可能希望更严格地控制数据的分割方式。

你可以在上传时定义 chunkingConfig，以指定 maxTokensPerChunk 和 maxOverlapTokens 等参数。你还可以使用 customMetadata 为文档附加键值对。

const specialDocPath = 'special-docs/technical-manual.txt';let advancedUploadOp = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({file: specialDocPath,fileSearchStoreName: fileStore.name,config: {    displayName: 'technical-manual.txt',    customMetadata: [      { key: "doc_type", stringValue: "manual" }, // 附加元数据标签    ],    chunkingConfig: {      whiteSpaceConfig: {        maxTokensPerChunk: 500, // 更小的分块以实现更精确的检索        maxOverlapTokens: 50    // 确保上下文在分块间不丢失      }    }  }});// 等待文件处理完成while (!advancedUploadOp.done) {awaitnewPromise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));  advancedUploadOp = await ai.operations.get({ operation: advancedUploadOp });}console.log("Advanced file processed.");

使用文件搜索运行生成查询 (RAG)

我们不需要手动检索文档块。我们只需告诉 Gemini 模型使用 fileSearch 工具，并指向我们的存储名称。Gemini 会明白它需要更多信息，会自动搜索存储并根据检索结果进行回答（Grounding）。

const response = await ai.models.generateContent({model: "gemini-2.5-flash",contents: "What is Gemini and what is the File API?",config: {    tools: [{      fileSearch: {        fileSearchStoreNames: [fileStore.name] // 启用文件搜索工具      }    }]  }});console.log("Model response:", response.text);// (可选) 检查 response.candidates[0].groundingMetadata 以获取引用来源！

由于我们在第 4 步中为技术手册添加了标签，现在我们可以通过使用 metadataFilter 强制 Gemini 只查看与该标签匹配的文档。

const responseFiltered = await ai.models.generateContent({model: "gemini-2.5-flash",contents: "How do I reset the device according to the manual?",config: {    tools: [{      fileSearch: {        fileSearchStoreNames: [fileStore.name],        metadataFilter: 'doc_type="manual"'// 仅检索 doc_type 为 manual 的文档      }    }]  }});console.log("Filtered response:", responseFiltered.text);

查找存储中的特定文档

你经常需要管理存储中的单个文档。你可以通过其显示名称来查找特定文档。

const docToFind = 'doc1.txt';let targetDoc = null;let documentPager = await ai.fileSearchStores.documents.list({parent: fileStore.name,});// 遍历存储的文档列表searchDocsLoop: while (true) {for (constdocumentof documentPager.page) {    if (document.displayName === docToFind) {      targetDoc = document;      break searchDocsLoop;    }  }if (!documentPager.hasNextPage()) break;  documentPager = await documentPager.nextPage();}if (!targetDoc) thrownewError(`Document '${docToFind}' not found.`);

删除文档

目前，更新文件搜索中文档的标准流程是：删除旧版本，然后上传新版本。

await ai.fileSearchStores.documents.delete({    name: targetDoc.name,    config: { force: true } // 需要 'force: true' 才能从存储中永久删除已索引的文档});

更新文档

文件搜索文档一旦索引后便是不可更改的（Immutable）。要“更新”文档，你必须找到它，删除它，然后上传新版本。在这一步中，我们将自动化这个完整的循环，用新信息更新 doc1.txt。

const docToUpdate = 'doc1.txt'; // 假设它有新的内容const localDocPath = path.join(docsDir, docToUpdate);// 1. 根据显示名称在存储中找到现有文档 IDlet documentPager = await ai.fileSearchStores.documents.list({ parent: fileStore.name });let foundDoc = null;findLoop: while (true) {for (const doc of documentPager.page) {    if (doc.displayName === docToUpdate) {      foundDoc = doc;      break findLoop;    }  }if (!documentPager.hasNextPage()) break;  documentPager = await documentPager.nextPage();}// 2. 如果找到，删除它if (foundDoc) {   await ai.fileSearchStores.documents.delete({     name: foundDoc.name,     config: { force: true } // 'force' 是删除已索引文档所必需的   });}// 3. 上传新版本let updateOp = await ai.fileSearchStores.uploadToFileSearchStore({file: localDocPath,fileSearchStoreName: fileStore.name,config: { displayName: docToUpdate }});// 等待上传和索引完成while (!updateOp.done) {   awaitnewPromise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));   updateOp = await ai.operations.get({ operation: updateOp });}console.log("Revision uploaded and indexed successfully.");

清理：删除文件搜索存储

目前每个项目最多只能创建 10 个文件搜索存储，因此在开发完成后清理资源非常重要。

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

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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