Dieses Google-Feature macht RAG überflüssig

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In diesem Video zeigen wir, wie die neue Gemini File Search API klassische RAG-Systeme in n8n ersetzen kann. Wir bauen Schritt für Schritt eine Wissensdatenbank auf, laden eigene Dateien hoch und nutzen die API, um die Inhalte direkt per HTTP-Request abzufragen. Dabei erklären wir, wie File Search funktioniert, welche Vorteile es gegenüber herkömmlichen RAG-Workflows bietet und wo die aktuellen Grenzen liegen.
Besonders für Einsteiger kann diese Methode viele technische Hürden entfernen, da komplexe Embedding- und Vector-Store-Prozesse wegfallen. Gleichzeitig sprechen wir über Datenqualität, Kosten, Sicherheit und sinnvolle Einsatzbereiche. Dieses Video zeigt, wie wir mit Gemini eine deutlich einfachere Art von RAG in n8n umsetzen und damit KI-Agenten schneller und zuverlässiger bauen.

⏱ Kapitelübersicht
00:00 Einführung in die Gemini File Search API
01:54 Grundlagen: Wie funktioniert RAG
05:11 Preise und Kosten der Gemini File Search API
08:04 Schritte für ein RAG mit der File Search API
10:25 Neuen Dateispeicher in Google anlegen
14:44 Datei temporär hochladen
18:24 Datei in den Dateispeicher verschieben
20:33 Einen Gemini-RAG-Agenten aufbauen
27:04 Abschließende Überlegungen

Meine Ausrüstung:
📷 Kamera: Sony ZV-E10
🎤 Mikrofon: RØDE VideoMic NTG

📌 Hashtags
#n8n #KIAutomatisierung #KIAgenten #GeminiAPI #FileSearch #RAG #NoCodeAutomation