北京
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？
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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