原创 关注AI的 2025-09-02 11:42 北京
基础模型正在将越来越多的「外部能力」内置化。
机器之心编辑部
🌟 **Gemini API的URL Context功能**：谷歌推出的URL Context功能，允许Gemini模型深度访问和处理来自URL的内容，包括网页、PDF和图像。与简单地将链接丢给AI不同，这是一个专为开发者设计的API，能够指令Gemini将指定URL的全部内容（上限34MB）作为唯一、权威的上下文进行深度解析，从而实现更精准的理解。
📊 **深度解析与多模态能力**：该功能能够深刻理解PDF文档中的表格、文本结构乃至脚注信息。同时，它还支持PNG、JPEG等图像格式，并能理解其中的图表和图示，展示了强大的多模态理解能力，极大地丰富了AI获取和处理信息的方式。
🚀 **简化RAG流程，提升效率**：URL Context被视为对传统RAG（检索增强生成）技术的一种革新。它省去了内容提取、分块、矢量化和存储等复杂步骤，开发者只需几行代码即可实现对公开网络内容的精准访问和利用，显著降低了搭建和维护RAG系统的门槛和成本。
⚠️ **能力边界与成本考量**：尽管功能强大，URL Context也有其局限性，例如无法访问需要登录或付费的内容，以及对YouTube视频、Google Docs等有专门API处理的内容不适用，且单次请求有URL数量和单个URL容量的限制。其计费方式基于处理的内容Token数量，鼓励开发者进行更高效的应用设计。
💡 **行业趋势：内置外部能力**：URL Context的出现揭示了一个重要的行业趋势——基础模型正在将越来越多的“外部能力”内置化。过去需要由应用层开发者承担的复杂数据处理工作，正逐步被吸收到底层模型的服务中，预示着AI能力边界的进一步拓展和应用开发的简化。
原创 关注AI的 2025-09-02 11:42 北京
基础模型正在将越来越多的「外部能力」内置化。
机器之心编辑部
谷歌回归搜索老本行，这一次，它要让 AI 能像人一样「看见」网页。
这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的 URL Context 功能（5 月 28 日已在 Google AI Studio 中推出），它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容，包括网页、PDF 和图像。
Google 产品负责人 Logan Kilpatrick 表示这是他最喜欢的 Gemini API 工具，并推荐大家把这个工具设置为默认开启的「无脑选项」。
那么灵魂一问：这和我平时把链接扔给 AI 对话框里有什么本质区别？感觉我一直在这么做。
区别在于处理深度和工作方式。你平时扔链接，AI 通常会通过一个通用的浏览工具或搜索引擎插件来「看」这个网页，AI 很可能只读取了网页的摘要或部分文本。
而 URL Context 则完全不同。它是一个专为开发者设计的编程接口（API），当开发者在他的程序里调用这个功能时，他是明确地指令 Gemini「把这个 URL 里的全部内容（上限高达 34MB）作为你回答下一个问题的唯一、权威的上下文」，Gemini 会进行深度、完整的文档解析，理解整个文档的结构、内容和数据。
以下是它的能力清单：
深度解析 PDF：能深刻理解 PDF 中的表格、文本结构甚至脚注。
多模态理解：能处理 PNG、JPEG 等图片，并理解其中的图表和图示。
支持多种网页文件：HTML、JSON、CSV 等常见格式均不在话下。
官方 API 文档提供详细的配置教程，除此之外，还可以在 Google AI Studio 直接体验。
Towards Data Science 上的一篇文章详细介绍了 URL Context Grounding，作者 Thomas Reid 犀利地将 URL Context Grounding 评价为「RAG 的又一颗棺材钉」。
RAG 是过去几年中用于提升大语言模型回答准确性、时效性和可靠性的主流技术。由于大模型的知识截止于其训练数据，RAG 通过一个外部知识库来为其提供最新的、特定性的信息。
传统的 RAG 流程相对复杂，通常包括以下步骤：
提取内容：从数据源（如网站、文档）中抓取文本。
分块：将长文本切分成更小、更易于处理的片段。
矢量化：使用嵌入模型（Embedding Model）将文本块转换为数字向量，捕捉其语义信息。
存储：将这些向量存储在专门的向量数据库中。
检索：当用户提问时，系统首先在向量数据库中搜索与问题最相关的文本块。
增强与生成：将检索到的相关文本块作为上下文信息，与原始问题一同输入给大语言模型，从而生成更准确、更具针对性的回答。
RAG 架构。图源：Mindful Matrix
Thomas Reid 指出，使用 URL Context Grounding「无需提取 URL 文本和内容、分块、矢量化、存储等」。对于处理公开网络内容这个非常普遍的场景，它提供了一个极其简单的替代方案。
开发者不再需要花费大量时间和精力去搭建和维护一个由多个组件（数据提取、向量数据库等）组成的复杂管道，只需几行代码就能实现更精准的效果。
在 Thomas Reid 提供的示例中，Gemini 仅凭一个指向特斯拉 50 页财报 PDF 的 URL，就准确无误地提取出了位于第 4 页表格中的「总资产」和「总负债」数据，这是仅靠摘要绝无可能完成的任务。
自特斯拉 SEC 10-Q 申报文件第 4 页内容。
以下是我们在 Google AI Studio 中的测试结果。
作者接着测试了 URL Context 挑选其他信息的能力。在 PDF 的末尾，有一封写给即将离开公司的员工的信，概述了他们的遣散条款。
信中提到的退出日期用星号（***）标记，屏蔽退出日期的原因在脚注中给出。
URL Context 准确识别出了脚注中的内容。
根据所提供的文件，员工离职协议中的离职日期被标记为「***」，原因在于某些公司视为隐私或机密的特定非关键信息，已在公开文件中被有意略去。
该文件包含一条对此做法的澄清说明：「本文档中某些已识别的信息已被略去，因为这些信息并非关键信息，且属于公司视为隐私或机密的信息类型，并已用「***」标记以示省略之处。
根据官网介绍，URL Context 采用一个两步检索流程，以平衡速度、成本和对最新数据的访问。
当用户提供一个 URL 时，该工具首先尝试从内部索引缓存中获取内容，以提高速度和成本效益。如果 URL 不在缓存中（比如一个刚刚发布的页面），它会进行实时抓取。
那它的能力边界在哪里呢？官方介绍中也有明确说明。
无法翻越「付费墙」：需要登录或付费才能访问的内容，它无能为力。
专用工具优先：YouTube 视频、Google Docs 等有专门 API 处理的内容，它不会涉足。
有明确的容量限制：单次请求最多处理 20 个 URL，且单个 URL 内容上限为 34MB。
价格方面，它的计费方式非常直观：按处理的内容 Token 数量计费。你提供的 URL 内容越多，被转换成输入 Token 的数量就越多，成本也相应增加。这可能会间接引导开发者进行更高效的应用设计，即精确地提供所需的信息源，而非宽泛地投喂大量不相关的 URL，从而优化成本。
不过话说回来，URL Context Grounding 的出现并非宣告 RAG 的终结，而是对其应用场景的重新划分。对于处理企业内网的海量私有文档、需要复杂检索逻辑和极致安全性的场景，构建一套自主可控的 RAG 系统依然是不可或缺的。
URL Context 揭示了一个行业趋势：基础模型正在将越来越多的「外部能力」内置化。过去需要由应用层开发者承担的复杂数据处理工作，正在被逐步吸收到底层模型的服务中。
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