API поиска файлов Gemini делает RAG простым (и ДЕШЕВЫМ!)

Описание: Присоединяйтесь к моему сообществу, чтобы повысить свой уровень ➡ https://www.skool.com/earlyaidopters/...

🚀 Ссылка на материалы из видео на Gumroad: https://bit.ly/4i6DJx9
📅 Запишитесь на встречу с нашей командой: https://bit.ly/3Ml5AKW
🌐 Посетите наш сайт: https://bit.ly/4cD9jhG

🎬 Описание основного видео

Новый API поиска файлов Gemini от Google для готового и недорогого RAG — демонстрация в AI Studio, n8n и Claude Code.

Узнайте, как загружать файлы, автоматически разбивать на фрагменты и встраивать их, делать запросы с обоснованными цитатами, добавлять фильтры метаданных и даже предоставлять микро-SaaS-решение с функцией перетаскивания — и всё это за малую долю от стоимости обычного RAG.

API поиска файлов Gemini, AI Studio (Vibe Coding), рабочий процесс n8n (хранилище файлов + запрос агента), Claude Code/Cursor, фильтрация метаданных, интеллектуальное разделение на фрагменты, косинусное сходство, поиск top-K, обоснованный контекст.

⏳ ТАЙМ-КОДЫ:

00:00 – Введение: Почему поиск файлов Gemini меняет экономику RAG
00:29 – Развитие Gemini и его положение в стеке ИИ
00:40 – Что делает API: загрузка → автоматическое разделение на фрагменты → встраивание → цитирование
01:20 – Обзор демо-приложения AI Studio + обзор Vibe Coding
01:59 – Загрузка PDF-файла и пошаговое руководство по мгновенному индексированию
02:30 – Сводки со ссылками: предварительный просмотр извлеченных фрагментов
03:10 – Использование документов в формате Markdown для загрузки Claude/Cursor
03:36 – Обзор рабочего процесса n8n: загрузка → сохранение → конвейер запросов
04:04 – Загрузка форм, обработка двоичных файлов и создание хранилища файлов
05:00 – Загрузка файлов в хранилище через конечные точки API
05:22 – Демонстрация запросов агента: подведение итогов Что есть в магазине
06:00 – Объяснение метаданных и извлеченных фрагментов
06:44 – Тест на галлюцинации: запросы, выходящие за рамки области действия, возвращают «Я не знаю»
07:21 – Чем это отличается от самодельного RAG и векторных баз данных
07:48 – Интеллектуальное разделение на фрагменты и косинусное сходство на практике
08:35 – Конвейер запросов: извлечение top-K, обоснованный контекст, шаг LM
09:22 – Заметки о стоимости и масштабировании + оговорки о конфиденциальности (когда не использовать)
10:04 – От документации к приложению: разработка с помощью Claude Code/Cursor
10:28 – Демонстрация Micro-SaaS: интерфейс чата с перетаскиванием файлов
10:59 – Фильтры метаданных, управление фрагментами, постобработка ответов
11:59 – Центр управления: ключи, модели, быстрые действия cURL
12:19 – Mega-prompt и репозиторий сообщества доступ
12:54 – Итоги: основные выводы и дальнейшие шаги
#GeminiFileSearch #RAG #AIStudio #ClaudeCode #n8n #SemanticSearch #VectorSearch #Embeddings #AgenticRAG #MicroSaaS #PromptEngineering #AIAutomation #RetrievalAugmentedGeneration #VibeCoding