Дешевый RAG на Go с Gemini File Search: без векторной БД, два вызова, одно облачное хранилище

Разработчик Манешвар делится опытом создания экономичной системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) с использованием Go и Gemini File Search от Google. Задействуя встроенную индексацию файлов Gemini, автор избегает сложностей и затрат, связанных с традиционными векторными базами данных и конвейерами эмбеддингов. Архитектура основана на двух вызовах: первый анализирует ввод для генерации обобщенных поисковых запросов, а второй использует инструмент File Search для получения контекста и формирования ответа. В статье подробно рассматриваются такие технические задачи, как нарезка документов, управление хранилищами для конкретных API-ключей и обеспечение детерминированности вывода через систему самопроверки. Система также использует общий манифест для предотвращения дублирования загрузок в хранилище Gemini. Эта реализация демонстрирует, как создать надежный ИИ-инструмент с цитированием источников для внутренней документации без необходимости управления сложной инфраструктурой.