Google Drive

ファイル一覧取得（files.list）、ファイルやフォルダの検索、メタデータ取得・管理、ファイルの詳細情報取得、共有ドライブ対応, ファイル一覧取得、検索（ファイル名・メタデータ・コンテンツ）、メタデータ取得, , Google Drive APIを通じてファイル一覧取得（files.list）、ファイルやフォルダの検索、メタデータ取得・管理、ファイルの詳細情報取得、共有ドライブ対応。

OAuth 2.0認証、サービスアカウント認証、APIキー認証（用途に応じて選択）, OAuth 2.0,

1日あたり最大10億リクエスト（Queries per day: 1,000,000,000）、1分あたりや秒間の上限もあり。上限超過時は403エラー（Rate limit exceeded）が発生。割り当て増加申請も可能。, 1,000,000,000 クエリ/日（アプリ単位）、書き込みは1アカウントあたり毎秒3リクエスト程度、アップロードは1ユーザーあたり750GB/日,

Push Notification（Webhook）によるリソース変更通知。Notification Channelを作成し、Webhookでイベントを受信。, Push通知（Webhook）によるリソース変更通知,

Batch Request（multipart/mixedによる複数API呼び出しの一括実行）、一度に最大100件のリクエストをまとめて送信可能。Pollingも利用可。, Batchリクエスト（複数APIコールを1リクエストにまとめる）, , Batch Request（multipart/mixedによる複数API呼び出しの一括実行）、Pollingも利用可。

Google Drive上のドキュメントを検索・取得し、OpenAI APIやEmbeddingを用いてRAG（検索拡張生成）を実装。StreamlitやUpstash、Google Cloud Vertex AIのRAG Engine APIなどを活用した実装例がある。, Google Cloud Vertex AIやPaLM 2などの生成AIサービスと連携し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やEmbedding、要約などの手法が利用可能。Google Drive APIでファイルデータを取得し、Vertex AIのRAGパターンやEmbedding APIと組み合わせて検索拡張生成や要約を実装できる。, Google DriveのファイルをRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインに組み込む方法が複数存在。LlamaIndexやCocoIndexを用いてGoogle Drive APIからファイルを取得し、テキスト埋め込み（Embedding）や要約を実施し、RAGシステムに連携可能。Vertex AIのRAG Engine APIやGoogle Gemini APIとChromaDBを組み合わせた実装例もあり。, Google CloudのVertex AIやCloud Functionsを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンが推奨される。ファイルデータをEmbeddingし、ベクターストア（例：Vertex AI Matching Engine）に格納、検索時に類似ベクトルを抽出してLLMに文脈として渡す設計が一般的。要約や質問応答もRAG構成で実現可能。, Google CloudのVertex AIやAlloyDB、Generative AI APIを活用し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Embedding、要約などの手法で連携可能。Google Cloud公式のRAGアーキテクチャ例では、ファイルストレージ（Google Drive等）からデータを抽出し、Vertex AI Embedding APIでベクトル化、BigQueryやAlloyDB OmniなどのベクトルDBに格納、Vertex AI SearchやGenerative AI APIでRAGや要約を実現する構成が推奨されている。, Google Drive上のドキュメントを検索・取得し、Google Cloud Vertex AIのRAG Engine APIやGemini API、ChromaDB等と連携してRAG（検索拡張生成）、Embedding、要約などを実装。LlamaIndexやLangChain、Qdrant等のベクトルDBとの組み合わせ例も豊富。

Google Cloud Vertex AIのRAG EngineやGCP環境を活用したサーバーレス・マネージドサービス構成が推奨。RAG Engineはフルマネージドなデータフレームワーク・ランタイムを提供し、Google DriveやCloud Storageとの連携が容易。外部データ連携やAPIゲートウェイの利用も推奨される。, Google Cloud（Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Apigeeなど）を活用したクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨。API管理やセキュリティにはApigee、データ保存はCloud Storage、RAGやEmbedding処理はVertex AIを利用。サーバーレス（Cloud Run等）やベクトルデータベースとの連携も有効。, Google Cloud Vertex AIのRAG EngineやChromaDB、Redisなどのベクターデータベースと連携する構成が推奨される。Google Cloud上でAPI Gatewayやサーバーレス（Cloud Functions等）を活用し、Google Drive APIと生成AI（Gemini/Vertex AI）を組み合わせるアーキテクチャが実例として紹介されている。, Google Cloudのサーバーレスアーキテクチャ（Cloud Functions、Cloud Run）、Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI Matching Engine（ベクターデータベース）などの組み合わせが推奨。RAGアプリケーションのためのスケーラブルな構成例が公式で紹介されている。, Google Cloud上でのサーバーレスアーキテクチャ（Cloud Functions、Cloud Run）、Vertex AI、BigQuery、AlloyDB OmniなどのベクトルDB、IAMによる認証・権限管理、API GatewayによるAPI管理が推奨。RAGアプリケーションのリファレンス構成として、Google Drive API→Vertex AI Embedding→BigQuery/AlloyDB→Vertex AI Search/Generative AI APIのパイプラインが紹介されている。セキュリティにはIAMやAPI Gatewayの活用が重要。, Google Cloud Vertex AIのRAG EngineやGemini API、ChromaDB、Qdrant等のベクトルDB、Cloud FunctionsやCloud Run等のサーバーレス基盤を活用したクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨。API GatewayやIAMによる認証・権限管理も重要。