Gemini RAG 파일 검색: 업로드만 하면 완성되는 벡터 스토어

Gemini API에 ‘파일 검색’ 기능이 추가되면서 RAG 구축이 놀랄 만큼 간단해졌습니다. 문서를 업로드하면 자동으로 청킹과 임베딩이 처리되고, 쿼리 시에는 관련 조각을 찾아 답변과 출처까지 제공하는 구조입니다. 이 글에서는 동작 원리부터 코드 활용 포인트, 커스텀 청킹과 메타데이터, 비용과 제한, 그리고 실전 아이디어까지 한 번에 정리합니다.

파일 검색이란 무엇인가: Gemini의 내장 RAG

파일 검색은 Gemini API에서 제공하는 내장 RAG 도구로, PDF·코드·마크다운·로그·JSON 등 다양한 형식을 업로드하면 파일 스토어가 생성되고 자동으로 청킹·임베딩·벡터 인덱싱을 수행합니다.

한 번 인덱싱된 스토어를 쿼리할 때 Gemini가 적절한 근거 문서를 찾아 답변에 반영하고, UI에서 바로 활용할 수 있는 인용(출처)까지 돌려줍니다.

어떻게 동작하나: 업로드부터 답변까지의 흐름

문서를 업로드하면 백엔드에서 문서를 조각으로 나눈 뒤 각 조각에 임베딩을 생성해 벡터 스토어에 저장합니다.

사용자가 질문을 던지면 Gemini가 해당 질문을 임베딩해 관련 조각을 조회하고, 필요한 경우 여러 하위 질의로 확장해 멀티 홉 검색을 수행합니다. 마지막으로 원 질문과 조회된 조각을 결합해 자연어 답변을 만들고, 함께 근거 조각에 대한 인용 정보를 제공합니다.

빠르게 시작하기: 최소 코드로 완성하는 RAG

시작은 간단합니다. 최신 GenAI SDK와 Google AI Studio 키를 준비한 뒤, 파일을 업로드하는 API로 파일 스토어(벡터 스토어)를 하나 생성합니다.

그 다음 쿼리 시 Gemini 호출에 파일 검색 도구를 함께 전달하면 됩니다. 모델은 컨텍스트 윈도에 문서를 통째로 넣지 않고, 질문과 관련된 조각만 선택해 응답을 구성합니다. 답변과 함께 근거 조각의 메타데이터가 반환되어 신뢰성과 UI 구현이 쉬워집니다.

더 정교하게: 커스텀 청킹과 메타데이터 활용

긴 텍스트는 적절한 청킹이 성능을 좌우합니다. 최대 토큰 수와 오버랩을 설정해 조각 간 문맥 단절을 줄이고 검색 정확도를 높일 수 있습니다.

여러 파일을 한 번에 업로드할 때 제목·URL·파일명 같은 메타데이터를 함께 저장하면, 나중에 title이나 url로 필터링해 특정 문서만 검색하는 정교한 질의가 가능합니다. 경량 모델(Gemini Flash Lite 등)로 키워드 생성과 분류 태그(예: 튜토리얼/신제품/기술 소개)를 자동화해 메타데이터를 풍부하게 만드는 것도 좋은 전략입니다.

인용과 근거: 신뢰 가능한 답변 만들기

파일 검색 응답에는 grounding metadata가 포함됩니다. 어떤 조각이 근거로 사용되었는지, 원문 텍스트와 위치 정보가 무엇인지 확인할 수 있습니다.

영상 트랜스크립트처럼 타임스탬프가 있는 데이터라면 “가장 가까운 타임스탬프를 JSON으로 반환”하도록 프롬프트를 설계해, 플레이어로 바로 점프하는 딥링크를 만들 수 있습니다. 검색 결과를 보이는 UI에 조각 하이라이트를 추가하면 사용자가 출처를 더 쉽게 검증할 수 있습니다.

비용과 제한: 현재 기준으로 알아두기

문서당 최대 100MB까지 업로드할 수 있고, 무료 티어는 파일 검색 스토어 용량 1GB가 제공됩니다(상위 티어로 갈수록 10배씩 확대).

업로드 시 발생하는 임베딩 생성 비용만 과금되며, 벡터 스토리지와 쿼리 시 임베딩은 현재 무료로 제공됩니다. 답변 생성에 사용된 토큰은 일반 Gemini API 요금이 적용됩니다. 파일 스토어는 삭제 전까지 유지되므로, 테스트 후에는 정리해 불필요한 리소스를 관리하세요.

운영 팁: 스토어 관리와 삭제 자동화

업로드된 원본 파일은 48시간 후 삭제되지만, 벡터 스토어는 사용자가 제거할 때까지 남습니다. 계정 내 모든 파일 검색 스토어를 나열해 상태를 확인하고, 더 이상 쓰지 않는 스토어는 API로 삭제하세요.

대기열을 폴링해 인덱싱 완료 여부를 표시하는 간단한 UI를 준비하면 사용자 경험이 좋아집니다. 업로드·인덱싱·삭제를 스크립트로 묶어 배치 처리하면 운영 효율이 올라갑니다.

실전 사례: 질문 추천과 어시스턴트 UX

데모 앱처럼 업로드 직후 “물어볼 만한 질문”을 자동 생성해 주면 사용자가 빠르게 가치를 느낍니다. 이때 Flash 계열 모델로 짧고 실용적인 질문을 JSON 형식으로 만들어, 프론트엔드에서 바로 렌더링하세요.

프롬프트에는 “관련 섹션을 정확히 찾아라”, “문서 읽으라고 권하지 마라” 같은 간단한 가이드라인을 추가해 사용자 친화적인 답변을 유도할 수 있습니다.

확장 아이디어: Agentic RAG로 더 스마트하게

에이전트가 웹을 탐색하며 필요한 자료를 발견하면, 곧바로 파일 검색 스토어를 생성해 자체 RAG 지식 베이스를 구축할 수 있습니다. 이후 질의·요약·교차검증에 그 스토어를 지속적으로 활용하면, 작업 흐름이 점점 더 지능화됩니다.

멀티 스토어 전략으로 프로젝트별·도메인별로 분리해 관리하면 캐시 효율과 검색 품질도 좋아집니다. 메타필터를 적극 활용하면 대규모 문서에도 성능 저하 없이 정확도를 유지할 수 있습니다.

마무리

RAG를 직접 구축하려면 파이프라인과 인프라가 번거로웠지만, Gemini의 파일 검색 덕분에 “업로드—인덱싱—질의—인용”까지 한 번에 이어집니다. 커스텀 청킹과 메타데이터만 더해도 실전 품질에 충분히 도달하며, UI에서 출처 하이라이트와 타임스탬프 링크를 제공하면 신뢰와 편의가 크게 상승합니다. 개인적으로는 빠른 프로토타이핑과 팀 내 문서 Q&A, 그리고 Agentic RAG의 발판으로 특히 유용하다고 봅니다. 지금 바로 소규모 데이터로 시작해, 메타데이터와 프롬프트를 다듬으며 스토어 운영 루틴을 만들어 보세요.

출처 및 참고 :