Gemini API File Search, 멀티모달 RAG 지원

Gemini API File Search가 이제 이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 RAG로 확장됐다. Gemini Embedding 2를 기반으로 원본 이미지 데이터를 이해해, 파일명이나 키워드 대신 시각적 톤과 스타일 설명만으로도 검색할 수 있다.

department: Legal, status: Final 같은 custom metadata를 붙여 질의 시 필요한 데이터만 좁혀 볼 수 있다. 불필요한 문서를 걸러 검색 잡음을 줄이고, 속도와 정확도를 동시에 높인다.

page citations도 추가됐다. 색인된 각 정보에 페이지 번호를 붙여 PDF 답변의 출처를 바로 확인할 수 있어, 사실 검증과 근거 제시가 쉬워진다.

구글은 실제 활용 사례도 소개했다.

• K-Dense Web: Western blot, microscopy, agent-generated plots를 아우르는 혼합 모달 검색에 쓰고 있으며, 사전 전처리 없이도 높은 검색 정확도와 낮은 지연시간을 확인했다고 밝혔다.
• Klipy: 품질이 들쭉날쭉한 GIF 속 텍스트 이해가 좋아졌고, 추측을 줄여 환각을 완화했다고 밝혔다.
• Code Fundi: 아키텍처 다이어그램, ERD, 시퀀스 다이어그램을 인덱싱해 에이전트의 컨텍스트 윈도우를 50% 이상 되돌린다고 설명했다.

개발자는 새 developer guide와 Gemini API 문서를 통해 File Search를 바로 적용할 수 있다.