需配置google cloud项目启用drive api，获取oauth凭据并持久化refresh_token；解析drive文档为纯文本后切片生成嵌入向量存入faiss；检索时基于语义相似度与时间戳、共现关键词联动多文档。
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你需要让Gemini API自动读取Google Drive里的文档，根据提问精准返回内容片段，并在多个文档间建立语义关联。这要求API能稳定访问你的Drive文件、解析非纯文本格式（如.docx、.pdf）、识别文档间隐含的主题联系，而不是只做关键词匹配。
配置Google Cloud项目并启用Drive API
打开Google Cloud Console → 新建项目 → 在API库中搜索“Google Drive API” → 点击启用。
进入“凭据”页面 → 创建OAuth 2.0客户端ID → 应用类型选“桌面应用” → 记下生成的【client_id 和 client_secret】，后续初始化OAuth时必须完全一致，输错一个字符都会导致401错误。
在“OAuth同意屏幕”中，至少添加一个测试用户邮箱，否则本地运行时会卡在授权页提示“未验证的应用”。
获取并持久化用户Drive访问令牌
运行Python脚本首次触发OAuth流程：调用google.auth.default()失败后，改用google_auth_oauthlib.flow.InstalledAppFlow.from_client_secrets_file()加载client_secret.json。
方法一：本地调试时，脚本会自动打开浏览器授权 → 允许后跳转到localhost:8080 → URL中包含code参数 → 脚本自动提取并换得access_token与refresh_token。
方法二：生产环境需将refresh_token安全存入环境变量或加密文件，每次请求前用它静默刷新access_token——【切勿硬编码access_token，2小时即过期】。
Gemini Notebook网页版是一款基于AI的智能笔记工具，其核心功能是让用户上传个人文档（如PDF、文本等），并以此为基础进行交互。它能针对你的资料进行总结、解答疑问、生成新内容，让信息处理更高效。该版本为在线使用，无需下载安装。
构建可检索的文档向量索引
第一步：遍历Drive中指定文件夹（如“知识库”），用files.list(q="mimeType!='application/vnd.google-apps.folder' and 'FOLDER_ID' in parents")拉取所有非文件夹项。
第二步：对每个文件，先用files.get(fileId=xxx, fields='name,mimeType,modifiedTime')确认元数据；再根据mimeType分流处理：
• .txt/.md 直接downloadAsText
• .docx 用python-docx解析段落
• .pdf 用PyPDF2提取文本，若含扫描页则跳过该文件（Gemini不支持OCR输入）
第三步：将清洗后的纯文本按512字符滑动窗口切分，每块调用Gemini Pro Embedding API生成768维向量 → 存入本地FAISS索引，同时保留原始文件ID、段落起始字节偏移、文档修改时间戳。
执行语义检索并联动多文档内容
用户输入问题后，先用同一Gemini Embedding模型将其向量化，再在FAISS中搜索余弦相似度Top5段落。
提取这5段落对应的原始文件ID → 批量调用files.get(fileId=xxx, fields='name,webViewLink')获取可点击的在线链接 → 拼装成响应JSON，结构为[{“snippet”: “…”，“source”: {“name”: “会议纪要2024Q3.docx”, “url”: “https://drive.google.com/file/d/xxx”}}]。
关键联动逻辑：若多个高分段落来自不同文档但修改时间相差＜72小时，且共现关键词≥3个（如“预算审批”“法务复核”“Q3上线”），则在响应末尾追加字段“related_docs”: [“财务流程V2.pdf”, “合规 checklist.xlsx”] —— 这步必须基于实际时间戳和词频计算，不能靠文件名模糊匹配。
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