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Guida rapida: genera testo utilizzando l'API Gemini di Vertex AI

In questa guida rapida, invii le seguenti richieste multimodali all'API Vertex AI Gemini e visualizzi le risposte:

Un prompt di testo
Un prompt e un'immagine
Un prompt e un file video (con una traccia audio)

Puoi completare questa guida introduttiva utilizzando un SDK di un linguaggio di programmazione nel tuo ambiente locale o l'API REST.

Prerequisiti

Per completare questa guida rapida, devi:

Configura un progetto Google Cloud e abilita l'API Vertex AI
Sulla tua macchina locale:
- Installa, inizializza e autenticati con Google Cloud CLI
- Installa l'SDK per la tua lingua

Configura un progetto Google Cloud

Configura il tuo progetto Google Cloud e abilita l'API Vertex AI.

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

Configurare Google Cloud CLI

Sulla tua macchina locale, configura e autenticati con Google Cloud CLI. Se hai familiarità con l'API Gemini in Google AI Studio, tieni presente che l'API Gemini Vertex AI utilizza Identity and Access Management anziché le chiavi API per gestire l'accesso.

Installa e inizializza Google Cloud CLI.
Se hai già installato gcloud CLI, assicurati che i componenti di gcloud siano aggiornati eseguendo questo comando.
```
gcloud components update
```
Per autenticarti con gcloud CLI, genera un file Credenziali predefinite dell'applicazione (ADC) locale eseguendo questo comando. Il flusso web avviato dal comando viene utilizzato per fornire le credenziali utente.
```
gcloud auth application-default login
```
Per ulteriori informazioni, vedi Configurare le credenziali predefinite dell'applicazione.

Configura l'SDK per il tuo linguaggio di programmazione

Sulla tua macchina locale, fai clic su una delle seguenti schede per installare l'SDK per il tuo linguaggio di programmazione.

Python

Installa e aggiorna l'SDK Vertex AI per Python eseguendo questo comando.

pip3 install --upgrade "google-cloud-aiplatform>=1.64"

Node.js

Installa o aggiorna l'SDK aiplatform per Node.js eseguendo questo comando.

npm install @google-cloud/vertexai

Java

Per aggiungere google-cloud-vertexai come dipendenza, aggiungi il codice appropriato per il tuo ambiente.

Maven con BOM

Aggiungi il seguente codice HTML a pom.xml:

<dependencyManagement>
<dependencies>
  <dependency>
    <artifactId>libraries-bom</artifactId>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <scope>import</scope>
    <type>pom</type>
    <version>26.34.0</version>
  </dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

Maven senza BOM

Aggiungi quanto segue al tuo pom.xml:

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId>
  <version>0.4.0</version>
</dependency>

Gradle senza BOM

Aggiungi quanto segue a build.gradle:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vertexai:0.4.0'

Vai

Esamina i pacchetti Go dell'API Vertex AI disponibili per determinare quale soddisfa al meglio le esigenze del tuo progetto.

(consigliato) cloud.google.com/go/vertexai

vertexai è un pacchetto creato da persone che fornisce accesso a funzionalità e funzionalità comuni.

Questo pacchetto è consigliato come punto di partenza per la maggior parte degli sviluppatori che creano soluzioni con l'API Vertex AI. Per accedere alle funzionalità non ancora coperte da questo pacchetto, utilizza il pacchetto aiplatform generato automaticamente.

Per installare questo pacchetto, esegui questo comando.
```
go get cloud.google.com/go/vertexai
```
cloud.google.com/go/aiplatform

aiplatform è un pacchetto generato automaticamente.

Questo pacchetto è destinato ai progetti che richiedono l'accesso alle funzionalità e alle funzionalità dell'API Vertex AI non ancora fornite dal pacchetto vertexai creato da persone.

Per installare questo pacchetto, esegui questo comando.
```
go get cloud.google.com/go/aiplatform
```

C#

Installa il pacchetto Google.Cloud.AIPlatform.V1 da NuGet. Utilizza il metodo preferito per aggiungere pacchetti al progetto. Ad esempio, fai clic con il tasto destro del mouse sul progetto in Visual Studio e scegli Gestisci pacchetti NuGet.

REST

Configura le variabili di ambiente inserendo quanto segue. Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto Google Cloud .
```
MODEL_ID="gemini-1.5-flash-002"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"
```

Utilizza Google Cloud CLI per eseguire il provisioning dell'endpoint eseguendo questo comando.

gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}

Inviare un prompt all'API Gemini di Vertex AI

Utilizza il seguente codice per inviare un prompt all'API Gemini di Vertex AI. Questo esempio restituisce un elenco di possibili nomi per un negozio di fiori specializzato.

Puoi eseguire il codice dalla riga di comando, utilizzando un IDE o includendolo nella tua applicazione.

Python

Per inviare una richiesta di prompt, crea un file Python (.py) e copia il seguente codice nel file. Imposta il valore di PROJECT_ID sull'ID del tuo progetto Google Cloud . Dopo aver aggiornato i valori, esegui il codice.

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

response = model.generate_content(
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?"
)

print(response.text)
# Example response:
# **Emphasizing the Dried Aspect:**
# * Everlasting Blooms
# * Dried & Delightful
# * The Petal Preserve
# ...

Node.js

Per inviare una richiesta di prompt, crea un file Node.js (.js) e copia il codice seguente nel file. Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto Google Cloud . Dopo aver aggiornato i valori, esegui il codice.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function generate_from_text_input(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const prompt =
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

  const resp = await generativeModel.generateContent(prompt);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

Per inviare una richiesta di prompt, crea un file Java (.java) e copia il seguente codice nel file. Imposta your-google-cloud-project-id sull'ID progetto Google Cloud . Dopo aver aggiornato i valori, esegui il codice.

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class TextInput {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";
    String textPrompt =
        "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of"
            + " dried flowers?";

    String output = textInput(projectId, location, modelName, textPrompt);
    System.out.println(output);
  }

  // Passes the provided text input to the Gemini model and returns the text-only response.
  // For the specified textPrompt, the model returns a list of possible store names.
  public static String textInput(
      String projectId, String location, String modelName, String textPrompt) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      GenerateContentResponse response = model.generateContent(textPrompt);
      String output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Go

Per inviare una richiesta di prompt, crea un file Go (.go) e copia il codice riportato di seguito nel file. Sostituisci projectID con l'ID del tuo progetto Google Cloud . Dopo aver aggiornato i valori, esegui il codice.

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func generateContentFromText(w io.Writer, projectID string) error {
	location := "us-central1"
	modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	gemini := client.GenerativeModel(modelName)
	prompt := genai.Text(
		"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	// See the JSON response in
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/vertexai/genai#GenerateContentResponse.
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#

Per inviare una richiesta di prompt, crea un file C# (.cs) e copia il seguente codice nel file. Imposta your-project-id sul tuo ID progetto Google Cloud . Dopo aver aggiornato i valori, esegui il codice.


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class TextInputSample
{
    public async Task<string> TextInput(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();
        string prompt = @"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

Per inviare questa richiesta di prompt, esegui il comando curl dalla riga di comando o includi la chiamata REST nella tua applicazione.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "text": "What\'s a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?"
      }
    ]
  }
}'

Il modello restituisce una risposta. Tieni presente che la risposta viene generata in sezioni con ciascuna sezione valutata separatamente per la sicurezza.

Inviare un prompt e un'immagine all'API Gemini di Vertex AI

Utilizza il seguente codice per inviare un prompt che includa testo e un'immagine all'API Vertex AI Gemini. Questo esempio restituisce una descrizione dell'immagine fornita (immagine per l'esempio Java).

Python

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

response = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg",
        ),
        "What is shown in this image?",
    ]
)

print(response.text)
# That's a lovely overhead shot of a rustic-style breakfast or brunch spread.
# Here's what's in the image:
# * **Blueberry scones:** Several freshly baked blueberry scones are arranged on parchment paper.
# They look crumbly and delicious.
# ...

Node.js

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function createNonStreamingMultipartContent(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001',
  image = 'gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg',
  mimeType = 'image/jpeg'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  // Instantiate the model
  const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  // For images, the SDK supports both Google Cloud Storage URI and base64 strings
  const filePart = {
    fileData: {
      fileUri: image,
      mimeType: mimeType,
    },
  };

  const textPart = {
    text: 'what is shown in this image?',
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  console.log('Prompt Text:');
  console.log(request.contents[0].parts[1].text);

  console.log('Non-Streaming Response Text:');

  // Generate a response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);

  // Select the text from the response
  const fullTextResponse =
    response.response.candidates[0].content.parts[0].text;

  console.log(fullTextResponse);
}

Java

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import java.io.IOException;

public class Quickstart {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    String output = quickstart(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Analyzes the provided Multimodal input.
  public static String quickstart(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String imageUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(ContentMaker.fromMultiModalData(
          PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/png", imageUri),
          "What's in this photo"
      ));

      return response.toString();
    }
  }
}

Go

Per inviare una richiesta di prompt, crea un file Go (.go) e copia il seguente codice nel file. Sostituisci projectID con l'ID del tuo progetto Google Cloud . Dopo aver aggiornato i valori, esegui il codice.

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func tryGemini(w io.Writer, projectID string, location string, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	gemini := client.GenerativeModel(modelName)

	img := genai.FileData{
		MIMEType: "image/jpeg",
		FileURI:  "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg",
	}
	prompt := genai.Text("What is in this image?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, img, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#


using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

public class GeminiQuickstart
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        // Create client
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        // Initialize content request
        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            GenerationConfig = new GenerationConfig
            {
                Temperature = 0.4f,
                TopP = 1,
                TopK = 32,
                MaxOutputTokens = 2048
            },
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What's in this photo?" },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "image/png", FileUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }
                    }
                }
            }
        };

        // Make the request, returning a streaming response
        using PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream response = predictionServiceClient.StreamGenerateContent(generateContentRequest);

        StringBuilder fullText = new();

        // Read streaming responses from server until complete
        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
        }

        return fullText.ToString();
    }
}

REST

Puoi inviare questa richiesta di prompt dall'IDE o incorporare la chiamata REST nella tua applicazione, se opportuno.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
      "fileData": {
        "mimeType": "image/jpeg",
        "fileUri": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"
        }
      },
      {
        "text": "Describe this picture."
      }
    ]
  }
}'

Il modello restituisce una risposta. Tieni presente che la risposta viene generata in sezioni, ciascuna delle quali viene valutata separatamente per la sicurezza.

Inviare un prompt e un video all'API Vertex AI Gemini

Utilizza il seguente codice per inviare un prompt che includa testo, audio e video all'API Vertex AI Gemini. Questo sample restituisce una descrizione del video fornito, incluse le informazioni importanti della traccia audio.

Puoi inviare questa richiesta di prompt utilizzando la riga di comando, l'IDE o includendo la chiamata REST nella tua applicazione.

Python


import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

prompt = """
Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.
"""

video_file = Part.from_uri(
    uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
    mime_type="video/mp4",
)

contents = [video_file, prompt]

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)
# Example response:
# Here is a description of the video.
# ... Then, the scene changes to a woman named Saeko Shimada..
# She says, "Tokyo has many faces. The city at night is totally different
# from what you see during the day."
# ...

Node.js

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function analyze_video_with_audio(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const filePart = {
    file_data: {
      file_uri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4',
      mime_type: 'video/mp4',
    },
  };
  const textPart = {
    text: `
    Provide a description of the video.
    The description should also contain anything important which people say in the video.`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java


import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class VideoInputWithAudio {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    videoAudioInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input, including its audio track.
  public static String videoAudioInput(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "Provide a description of the video.\n The description should also "
                  + "contain anything important which people say in the video.",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri)
          ));

      String output = ResponseHandler.getText(response);
      System.out.println(output);

      return output;
    }
  }
}

Go

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"mime"
	"path/filepath"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// generateMultimodalContent shows how to send video and text prompts to a model, writing the response to
// the provided io.Writer.
func generateMultimodalContent(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext("pixel8.mp4")),
		FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(`
			Provide a description of the video.
			The description should also contain anything important which people say in the video.
	`))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	return nil
}

C#


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class VideoInputWithAudio
{
    public async Task<string> DescribeVideo(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "video/mp4", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" }}
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
      "fileData": {
        "mimeType": "video/mp4",
        "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"
        }
      },
      {
        "text": "Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video."
      }
    ]
  }
}'

Il modello restituisce una risposta. Tieni presente che la risposta viene generata in sezioni, ciascuna delle quali viene valutata separatamente per la sicurezza.

Passaggi successivi

Scopri di più sull'API Gemini in Vertex AI.
Consulta la pagina di riferimento dell'SDK dell'API Gemini di Vertex AI per Python, Node.js, Java, Go o C#.
Consulta l'API Model per Gemini in Vertex AI.
Scopri come chiamare i modelli Vertex AI utilizzando la libreria OpenAI.