Google DeepMind ha presentado una función que podría cambiar la manera en que los desarrolladores trabajan con datos dentro de sistemas de inteligencia artificial generativa. Se trata de File Search Tool, una función integrada directamente en la API de Gemini que ofrece un sistema RAG completamente gestionado. Esto significa que los desarrolladores ya no necesitan construir y mantener por separado una infraestructura de recuperación de información (Retrieval-Augmented Generation), ya que Google se encarga de toda la complejidad.
La promesa de simplicidad y bajo costo
Uno de los puntos más llamativos del nuevo File Search es su modelo de facturación. Google ha optado por ofrecer almacenamiento gratuito y generación de «embeddings» (representaciones vectoriales) durante la consulta, cobrando sólo por la generación inicial de embeddings al momento de indexar los archivos. Esto se factura a un precio fijo de 0,15 dólares por cada millón de tokens, haciendo que el uso de esta herramienta sea no solo sencillo, sino también accesible para proyectos en crecimiento.
Así funciona File Search dentro del ecosistema de Gemini
El funcionamiento de esta herramienta se basa en integrar automáticamente todo el flujo de trabajo de RAG dentro del API. Al subir archivos a File Search, el sistema se encarga de almacenarlos, dividirlos en fragmentos óptimos y generar los embeddings correspondientes. Luego, cuando el modelo Gemini recibe una consulta, se realiza una búsqueda vectorial sobre esos archivos para encontrar el contexto más relevante, que se inyecta de forma dinámica en la petición.
Todo esto ocurre dentro de la misma función generateContent, lo que significa que los desarrolladores pueden acceder a capacidades avanzadas de RAG sin salir del flujo de trabajo habitual en Gemini. Este nivel de integración reduce la curva de aprendizaje y evita tener que conectar servicios externos o desarrollar mecanismos de recuperación propios.
La búsqueda semántica al centro de la experiencia
Gracias al modelo gemini-embedding-001, File Search es capaz de entender el significado de las consultas incluso cuando no coinciden literalmente con el contenido de los documentos. Esto se debe al uso de búsqueda vectorial, una técnica que transforma las palabras en vectores y permite encontrar coincidencias por similitud semántica en lugar de coincidencia textual.
Es como si, en lugar de buscar una palabra exacta en una pila de documentos, tuvieras a un asistente que entiende lo que quieres decir y encuentra los fragmentos que mejor se alinean con esa intención, aunque uses otras palabras. Esto mejora la precisión y la relevancia de las respuestas generadas por el modelo.
Transparencia mediante citas automáticas
Otra de las ventajas de File Search es que las respuestas generadas por Gemini incluyen citas automáticas que indican exactamente qué partes de los documentos fueron utilizadas para construir la respuesta. Esto aporta un nivel de verificabilidad que muchas soluciones de IA no ofrecen de forma nativa.
Para desarrolladores que crean asistentes de soporte, herramientas de consulta documental o sistemas que requieren trazabilidad, esta función es especialmente valiosa, ya que permite comprobar fácilmente si la IA está basando sus respuestas en datos fiables.
Compatibilidad amplia para todo tipo de archivos
File Search soporta una variedad extensa de formatos, lo que lo hace especialmente útil para construir bases de conocimiento heterogéneas. Se pueden subir archivos PDF, DOCX, TXT, JSON y también códigos fuente en lenguajes de programación comunes. Esta flexibilidad permite que el sistema sea utilizado en sectores tan diversos como la educación, el desarrollo de software, la atención al cliente o la gestión documental.
Casos de uso concretos: Beam y la generación de videojuegos
Una de las primeras empresas en aprovechar File Search ha sido Phaser Studio, creadores de Beam, una plataforma para generar videojuegos con IA. Beam utiliza la herramienta para realizar miles de consultas diarias sobre una biblioteca compuesta por más de 3.000 archivos que contienen plantillas, componentes y documentación sobre el motor Phaser.js.
Según Richard Davey, CTO de Phaser Studio, esta capacidad les permite encontrar en segundos fragmentos de código o conceptos de diseño que antes tardaban horas en localizar manualmente. El resultado: ideas que antes tomaban días en prototiparse ahora se convierten en videojuegos jugables en cuestión de minutos. Esto demuestra el potencial de File Search como catalizador de creatividad y eficiencia.
Primeros pasos para desarrolladores
La implementación de File Search en proyectos propios es directa. Google proporciona ejemplos de código en Python para subir documentos, esperar a que se procesen, y luego utilizarlos como contexto dentro de una consulta a Gemini. También se puede acceder a una demo en Google AI Studio (con una API key de pago), que muestra cómo funciona la herramienta en un entorno práctico.
Todo está diseñado para que los desarrolladores puedan incorporar esta tecnología sin fricciones, ya sea que estén construyendo bots conversacionales, sistemas de recomendación o herramientas de consulta interna.