有人拿自己的Gemini做了一组测试,问题很朴素:每次提问,它到底会不会去翻Google Drive里的文档?如果每次都翻,token消耗怎么算?
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答案有点反直觉。只有当那个整合Google Workspace数据(邮件、笔记、Google Docs等)的技能被激活时,Gemini才会去读你自己写的文档、邮件、幻灯片,从中判断你平时是怎么写的。
这个机制对token开销来说是合理的。技能一旦打开,你不需要每次重复"照我的风格写",它会自动这么做。换句话说,你上传到Drive里的离线文档,实际上在替你设定AI的写作语气。
这也意味着一种可以主动操作的用法:把自己写过的文档整理好放进Drive,等于在给AI的写作风格做人工策展。邮件大概也算在内。
再往前一步,就是所谓"用户级RAG"。给Gemini开放Workspace访问权限后,可以在逐条提示的基础上让它去指定文件夹里检索信息、补充上下文,推理结果就会带上那个文件夹里文档的语境。
但这里有个边界要说清楚:这不是完整的RAG。标准RAG指的是有一个向量数据库,数据已经处理完毕,LLM在检索推理过程中直接消费。而上面这套做法,靠的是你手动指定文件夹、逐次触发。
两者的差别不在效果好坏,而在工程位置。一个是检索层已经建好、随时待命;另一个是把检索动作交给用户在提示里临时发起。前者是系统能力,后者更像是一种使用技巧。
所以如果你一直在纠结"Gemini是不是每次都在偷偷读我的Drive",答案取决于那个技能开关的状态。开着,它读;关着,它不读。至于读哪些、读多深,取决于你怎么在提示里划定范围。
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