Google在Gemini生态中对RAG技术的颠覆性改变
Google在Gemini生态里直接宣判了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的死刑。
Gemini的File Search功能可以用一句话概括： Google把RAG从工程领域直接删掉了。
以前做RAG是一整条复杂的流水线：
切chunk → embedding → 向量库 → 检索策略 → 引用链路 → 缓存优化 → prompt拼装
现在Gemini的File Search非常简单，只需把PDF/JSON/代码/Markdown扔进一个store，然后问问题。
剩下的全部交给模型。不需要理解RAG，也不需要设计RAG，甚至不需要知道RAG曾经长什么样。
就这么简单，整个RAG技术链路的所有复杂度不可逆地被压到平台底层。
AI应用的门槛又被Google掐了一次脖子。 我也没想到有一天模型厂商竟然用这种方式吞掉了技术。
这一变化意味着：
• 开发者不再需要掌握复杂的RAG技术栈
• 企业可以更快速地构建AI应用
• 技术壁垒被大幅降低，竞争更加激烈
• 传统的AI工程架构师角色可能发生转变