Hem
AI
AI tjänster
Google
Googles File Search revolutionerar RAG

Googles File Search revolutionerar RAG

daniel norinGoogle1 vecka sedan34 Visningar

Dela

I en värld där företag ständigt jagar nästa stora AI lösning dyker nu Google upp med ett verktyg som kan få de hemmagjorda RAG stackarna, alltså Retrieval Augmented Generation, att börja svettas. Artikeln förklarar hur Googles nya tjänst File Search, som är en del av Gemini API, kan förändra hur företag hanterar sina dataflöden och sina AI system.

Innehållsförteckning

Vad är det för fel på DIY RAG stackar?

Företag har under en tid byggt egna lösningar där man laddar upp dokument, delar upp dem i bitar, skapar vektor representationer, lagrar dem i en databas och kopplar ihop allt med en språkmodell i hopp om att det ska fungera. Det funkar ibland. Men ofta är det krångligt att underhålla, riskfyllt när datan växer och väldigt lätt att något går fel.

Med andra ord, DIY RAG är som att försöka bygga ett IKEA skåp utan manual och med delar som inte riktigt passar ihop. Resultatet blir oftast… tveksamt även om det har blivit mycket bättre på senare tid.

Vad gör Googles File Search?

Google säger att File Search hanterar komplexiteten åt användaren. Tjänsten tar hand om allt från filinläsning och uppdelning till vektorsökning och referenser, i ett enda smidigt paket.

Några viktiga detaljer:

Stöd för många filformat, som PDF, Word, textfiler, JSON och även kodfiler.
Inbyggda källhänvisningar där verktyget visar exakt vilken del av dokumentet som användes för att skapa ett svar.
Enklare integration genom Googles generatContent API, vilket gör att man kan använda File Search utan att bygga hela infrastrukturen själv.
Prisstrukturen är tydlig, där vissa funktioner är gratis vid sökning men embeddingar kostar pengar vid indexering, till exempel ungefär 0,15 USD per en miljon tokens.

Varför det kan ersätta traditionella lösningar?

Mindre krångel, mindre kod och färre komponenter. Företag slipper sätta ihop olika system. Google tar hand om helheten.

Dessutom går det snabbare att införa. Ett exempel är spelplattformen Phaser Studio som lyckades skapa prototyper på minuter istället för dagar genom att använda Google File Search som RAG.

Svaren blir också mer tillförlitliga eftersom systemet faktiskt pekar ut källorna istället för att bara gissa. Det gör det svårare för AI att hitta på svar.

Och till sist, det här är Googles tydliga utmaning mot OpenAI, Microsoft och Amazon, som alla erbjuder liknande tjänster men inte med samma helhetslösning.

Det är inte magi så man bör hålla lite koll

För det första, automatisering betyder inte felfritt. Även File Search och liknande system kan leverera dåliga svar om datan är bristfällig.

För det andra, kostnaderna kan dra iväg snabbt. Indexering och lagring kostar pengar, och när mängden dokument växer gör fakturan det också.

För det tredje, datasäkerhet och integritet är fortfarande varje företags ansvar. Man måste ha kontroll över vem som får tillgång till vad.

Och sist men inte minst, man kan fastna hos en leverantör. När allt ligger hos Google kan det bli svårt att byta väg senare.

Och för dig som arbetar med AI

Om du jobbar med att bygga eller sköta AI lösningar kan det vara klokt att tänka igenom följande:

Kan din nuvarande RAG pipeline förenklas eller bytas ut mot File Search och spara tid och resurser?
Har du många filer i olika format? Då kan File Search ge en enklare hantering.
Räkna på kostnaden i längden, särskilt om du arbetar med stora datamängder.
Mät resultaten. Blir svaren faktiskt bättre och snabbare?
Ha alltid en reservplan. Förstå hur systemet fungerar och vad du gör om du vill byta strategi senare.

Men det är ett riktigt bra initiativ från Google

Googles File Search känns som ett starkt alternativ för företag som tröttnat på röriga RAG lösningar och hellre vill ha något som bara fungerar. Det handlar om att sänka tröskeln, minska konfigurationen och få mer gjort på kortare tid.