Comprensión de documentos

Puedes agregar archivos PDF a las solicitudes de Gemini para realizar tareas que impliquen comprender el contenido de los PDF incluidos. En esta página, se muestra cómo agregar archivos PDF a tus solicitudes a Gemini en Vertex AI mediante la consola de Google Cloud y la API de Vertex AI.

Modelos compatibles

En la siguiente tabla, se enumeran los modelos que admiten la comprensión de documentos:

Modelo Detalles de la modalidad PDF

Gemini 1.5 Flash

Ir a la tarjeta de modelo de Gemini 1.5 Flash

Cantidad máxima de páginas por instrucción: 300

Tamaño máximo del archivo PDF: 30 MB

Gemini 1.5 Pro

Ir a la tarjeta de modelo de Gemini 1.5 Pro

Cantidad máxima de páginas por instrucción: 300

Tamaño máximo del archivo PDF: 30 MB

Gemini 1.0 Pro Vision

Ir a la tarjeta de modelo de Gemini 1.0 Pro Vision

Cantidad máxima de páginas por instrucción: 16

Tamaño máximo del archivo PDF: 30 MB

Para obtener una lista de los idiomas compatibles con los modelos de Gemini, consulta la información del modelo de los Modelos de Google. Para obtener más información sobre cómo diseñar instrucciones multimodales, consulta Diseña instrucciones multimodales. Si buscas una manera de usar Gemini directamente desde tus apps web y para dispositivos móviles, consulta los SDK de Vertex AI para Firebase para Android, Swift, Web y apps de Flutter.

Agrega documentos a una solicitud

Puedes agregar un solo PDF en tus solicitudes a Gemini.

PDF único

En la siguiente pestaña, se muestra cómo incluir un PDF en una solicitud de instrucción mediante el SDK de Python. Esta muestra en PDF funciona con todos los modelos multimodales de Gemini.

Python

Si deseas obtener información para instalar o actualizar el SDK de Vertex AI para Python, consulta Instala el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación del SDK de Vertex AI de referencia de la API de Vertex para Python.

Respuestas de transmisión y sin transmisión

Puedes elegir si el modelo genera respuestas de transmisión o sin transmisión. Para las respuestas de transmisión, recibirás cada respuesta en cuanto se genere su token de salida. En el caso de las respuestas sin transmisión continua, recibes todas las respuestas después de que se generan todos los tokens de salida.

Para una respuesta de transmisión, usa el parámetro stream en generate_content.

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)

Para una respuesta sin transmisión, quita el parámetro o configúralo como False.

Código de muestra

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"

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

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

prompt = """
You are a very professional document summarization specialist.
Please summarize the given document.
"""

pdf_file_uri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf"
pdf_file = Part.from_uri(pdf_file_uri, mime_type="application/pdf")
contents = [pdf_file, prompt]

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java en la guía de inicio rápido de Vertex AI. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK de Java de Vertex AI para Gemini.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Respuestas de transmisión y sin transmisión

Puedes elegir si el modelo genera respuestas de transmisión o sin transmisión. Para las respuestas de transmisión, recibirás cada respuesta en cuanto se genere su token de salida. En el caso de las respuestas sin transmisión continua, recibes todas las respuestas después de que se generan todos los tokens de salida.

Para una respuesta de transmisión, usa el método generateContentStream.

  public ResponseStream<GenerateContentResponse> generateContentStream(Content content)

Para una respuesta sin transmisión, usa el método generateContent.

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)

Código de muestra


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 PdfInput {

  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";

    pdfInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input.
  public static String pdfInput(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 pdfUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "You are a very professional document summarization specialist.\n"
                  + "Please summarize the given document.",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("application/pdf", pdfUri)
          ));

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

Node.js

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración de Node.js en la guía de inicio rápido de IA generativa para usar el SDK de Node.js. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK de Node.js para Gemini.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Respuestas de transmisión y sin transmisión

Puedes elegir si el modelo genera respuestas de transmisión o sin transmisión. Para las respuestas de transmisión, recibirás cada respuesta en cuanto se genere su token de salida. En el caso de las respuestas sin transmisión continua, recibes todas las respuestas después de que se generan todos los tokens de salida.

Para una respuesta de transmisión, usa el método generateContentStream.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);

Para una respuesta sin transmisión, usa el método generateContent.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);

Código de muestra

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

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function analyze_pdf(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/pdf/2403.05530.pdf',
      mime_type: 'application/pdf',
    },
  };
  const textPart = {
    text: `
    You are a very professional document summarization specialist.
    Please summarize the given document.`,
  };

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

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

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go en la guía de inicio rápido de Vertex AI. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK de Java de Vertex AI para Gemini.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Respuestas de transmisión y sin transmisión

Puedes elegir si el modelo genera respuestas de transmisión o sin transmisión. Para las respuestas de transmisión, recibirás cada respuesta en cuanto se genere su token de salida. En el caso de las respuestas sin transmisión continua, recibes todas las respuestas después de que se generan todos los tokens de salida.

Para una respuesta de transmisión, usa el método GenerateContentStream.

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))

Para una respuesta sin transmisión, usa el método GenerateContent.

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))

Código de muestra

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"

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

// pdfPrompt is a sample prompt type consisting of one PDF asset, and a text question.
type pdfPrompt struct {
	// pdfPath is a Google Cloud Storage path starting with "gs://"
	pdfPath string
	// question asked to the model
	question string
}

// generateContentFromPDF generates a response into the provided io.Writer, based upon the PDF
// asset and the question provided in the multimodal prompt.
func generateContentFromPDF(w io.Writer, prompt pdfPrompt, projectID, location, modelName string) error {
	// prompt := pdfPrompt{
	// 	pdfPath: "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf",
	// 	question: `
	// 		You are a very professional document summarization specialist.
	// 		Please summarize the given document.
	// 	`,
	// }
	// 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)

	part := genai.FileData{
		MIMEType: "application/pdf",
		FileURI:  prompt.pdfPath,
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(prompt.question))
	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#

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de C# en la guía de inicio rápido de Vertex AI. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de C# de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Respuestas de transmisión y sin transmisión

Puedes elegir si el modelo genera respuestas de transmisión o sin transmisión. Para las respuestas de transmisión, recibirás cada respuesta en cuanto se genere su token de salida. En el caso de las respuestas sin transmisión continua, recibes todas las respuestas después de que se generan todos los tokens de salida.

Para una respuesta de transmisión, usa el método StreamGenerateContent.

  public virtual PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream StreamGenerateContent(GenerateContentRequest request)

Para una respuesta sin transmisión, usa el método GenerateContentAsync.

  public virtual Task<GenerateContentResponse> GenerateContentAsync(GenerateContentRequest request)

Para obtener más información acerca de cómo el servidor puede transmitir respuestas, consulta RPC de transmisión.

Código de muestra


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

public class PdfInput
{
    public async Task<string> SummarizePdf(
        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 = @"You are a very professional document summarization specialist.
Please summarize the given document.";

        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 = "application/pdf", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf" }}
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

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

        return responseText;
    }
}

REST

Después de configurar tu entorno, puedes usar REST para probar una instrucción de texto. En el siguiente ejemplo, se envía una solicitud al extremo del modelo de publicador.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: La región para procesar la solicitud. Ingresa una región compatible. Para obtener la lista completa de regiones admitidas, consulta Ubicaciones disponibles.

    Haz clic para expandir una lista parcial de regiones disponibles

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID: El ID del proyecto.
  • FILE_URI: El URI de Cloud Storage del archivo que se incluirá en la instrucción. El objeto del bucket debe poder leerse de forma pública o residir en el mismo proyecto de Google Cloud que envía la solicitud. También debes especificar el tipo de medio (mimeType) del archivo.

    Si no tienes un archivo PDF en Cloud Storage, puedes usar el siguiente archivo disponible de forma pública: gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf con un tipo de MIME de application/pdf. Para ver este PDF, abre el archivo PDF de muestra.

  • MIME_TYPE El tipo de medio del archivo especificado en los campos data o fileUri. Los valores aceptables son los siguientes:

    Haz clic para expandir los tipos de MIME.

    • application/pdf
    • audio/mpeg
    • audio/mp3
    • audio/wav
    • image/png
    • image/jpeg
    • text/plain
    • video/mov
    • video/mpeg
    • video/mp4
    • video/mpg
    • video/avi
    • video/wmv
    • video/mpegps
    • video/flv
  • TEXT: Las instrucciones de texto que se incluirán en el mensaje. Por ejemplo, You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual: 

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual: 

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Ten en cuenta lo siguiente en la URL para esta muestra:
  • Usa el método generateContent para solicitar que la respuesta se muestre después de que se haya generado por completo. Para reducir la percepción de latencia a un público humano, transmite la respuesta a medida que se genera; para ello, usa el método streamGenerateContent.
  • El ID del modelo multimodal se encuentra al final de la URL antes del método (por ejemplo, gemini-1.5-flash o gemini-1.0-pro-vision). Esta muestra también puede admitir otros modelos.

Console

Para enviar un mensaje multimodal con la consola de Google Cloud, haz lo siguiente:

  1. En la sección Vertex AI de la consola de Google Cloud, ve a la página Vertex AI Studio.

    Ir a Vertex AI Studio

  2. En Diseño de instrucciones (un solo turno), haz clic en Abrir.

  3. Opcional: Configura el modelo y los parámetros:

    • Modelo: Selecciona un modelo.
    • Región: selecciona la región que deseas usar.

    • Temperatura: Usa el control deslizante o el cuadro de texto para ingresar un valor de temperatura.

      La temperatura se usa para las muestras durante la generación de respuesta, que se genera cuando se aplican topP y topK. La temperatura controla el grado de aleatorización en la selección de tokens. Las temperaturas más bajas son buenas para los mensajes que requieren una respuesta menos abierta o de creativa, mientras que las temperaturas más altas pueden generar resultados más diversos o creativos. Una temperatura de 0 significa que siempre se seleccionan los tokens de probabilidad más alta. En este caso, las respuestas para un mensaje determinado son, en su mayoría, deterministas, pero es posible que haya una pequeña cantidad de variación.

      Si el modelo muestra una respuesta demasiado genérica, demasiado corta o el modelo proporciona una respuesta de resguardo, intenta aumentar la temperatura.

    • Límite de tokens de salida: Usa el control deslizante o el cuadro de texto para ingresar un valor para el límite máximo de salida.

      Cantidad máxima de tokens que se pueden generar en la respuesta. Un token tiene casi cuatro caracteres. 100 tokens corresponden a casi 60 u 80 palabras.

      Especifica un valor más bajo para las respuestas más cortas y un valor más alto para las respuestas potencialmente más largas.

    • Agrega una secuencia de detención: Opcional. Ingresa una secuencia de detención, que es una serie de caracteres que incluyen espacios. Si el modelo encuentra una secuencia de detención, la generación de respuesta se detiene. La secuencia de detención no se incluye en la respuesta y puedes agregar hasta cinco secuencias de detención.
  4. Opcional: Para configurar parámetros avanzados, haz clic en Avanzada y establece la configuración de la siguiente manera:

    5. Haz clic para expandir las configuraciones avanzadas.

    • K superior: Usa el control deslizante o el cuadro de texto con el fin de ingresar un valor para K superior. (no es compatible con Gemini 1.5).

      El parámetro Top-K cambia la manera en la que el modelo selecciona los tokens para el resultado. K superior a 1 significa que el siguiente token seleccionado es el más probable entre todos los tokens en el vocabulario del modelo (también llamado decodificación voraz), mientras que el K superior a 3 significa que el siguiente token se selecciona de los tres tokens más probables mediante la temperatura.

      Para cada paso de selección de tokens, se muestran los tokens de K superior con las probabilidades más altas. Luego, los tokens se filtran según el superior con el token final seleccionado mediante el muestreo de temperatura.

      Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.

    • P superior: Usa el control deslizante o el cuadro de texto con el fin de ingresar un valor de P superior. Los tokens se seleccionan del más probable al menos probable hasta que la suma de sus probabilidades sea igual al valor de Top-P. Para obtener los resultados menos variables, establece Top-P como 0.
    • Habilitar fundamentos: Los fundamentos no son compatibles con las instrucciones multimodales.
  5. Para subir contenido multimedia, como un archivo PDF, haz lo siguiente:
    1. Haz clic en Insertar medios y selecciona una fuente.

      Si eliges Google Drive como tu fuente, debes elegir una cuenta y dar consentimiento a Vertex AI Studio para acceder a tu cuenta la primera vez que selecciones esta opción. Puedes subir varios archivos multimedia con un tamaño total de hasta 10 MB. Un solo archivo no puede superar los 7 MB.

    2. Haz clic en el archivo que quieras agregar.
    3. Haz clic en Seleccionar.

      La miniatura del archivo se muestra en el panel Instrucción. También se muestra la cantidad total de tokens. Si los datos de la instrucción superan el límite de tokens, los tokens se truncan y no se incluyen en el procesamiento de tus datos.

    4. Opcional: Para mostrar la cantidad de tokens calculados en los archivos de tu documento y la suma de todos los tokens, haz clic en Ver tokens.

      Las vistas ID de token a texto e ID de token no muestran ningún resultado valioso porque no se admiten tokens multimedia.

      Para cerrar el panel de herramientas del tokenizador, haz clic en X o haz clic fuera del panel.

  6. Ingresa tu mensaje de texto en el panel Mensaje. El modelo usa las instrucciones anteriores como contexto para las respuestas nuevas.
  7. Opcional: Para mostrar la cantidad de tokens calculados en tus documentos, la cantidad de tokens de texto y la suma de todos los tokens, haz clic en Ver tokens. Puedes ver los tokens o los IDs de token de tu mensaje de texto.
    • Para ver los tokens en el mensaje de texto que están destacados con diferentes colores que marcan el límite de cada ID de token, haz clic en ID de token a texto. No se admiten tokens multimedia.
    • Para ver los IDs de los tokens, haz clic en ID de token.

      Para cerrar el panel de herramientas del tokenizador, haz clic en X o haz clic fuera del panel.

  8. Haz clic en Enviar.
  9. Opcional: Para guardar el mensaje en Mis mensajes, haz clic en Guardar.
  10. Opcional: Para obtener el código de Python o un comando curl para tu mensaje, haz clic en Obtener código.
  11. Opcional: Para borrar todos los mensajes anteriores, haz clic en Borrar conversación.

Establece parámetros de modelo

Los siguientes parámetros de modelo pueden configurarse en modelos multimodales:

Top-P

P superior cambia la manera en la que el modelo selecciona tokens para la salida. Los tokens se seleccionan desde el más alto (consulta K superior) hasta el menos probable, hasta que la suma de sus probabilidades sea igual al valor de P superior. Por ejemplo, si los tokens A, B y C tienen una probabilidad de 0.3, 0.2 y 0.1, y el valor P superior es 0.5, el modelo elegirá A o B como el siguiente token mediante la temperatura y excluirá a C como candidato.

Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.

Top-K

El parámetro Top-K cambia la manera en la que el modelo selecciona los tokens para el resultado. K superior a 1 significa que el siguiente token seleccionado es el más probable entre todos los tokens en el vocabulario del modelo (también llamado decodificación voraz), mientras que el K superior a 3 significa que el siguiente token se selecciona de los tres tokens más probables mediante la temperatura.

Para cada paso de selección de tokens, se muestran los tokens de K superior con las probabilidades más altas. Luego, los tokens se filtran según el superior con el token final seleccionado mediante el muestreo de temperatura.

Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.

Temperatura

La temperatura se usa para las muestras durante la generación de respuesta, que se genera cuando se aplican topP y topK. La temperatura controla el grado de aleatorización en la selección de tokens. Las temperaturas más bajas son buenas para los mensajes que requieren una respuesta menos abierta o de creativa, mientras que las temperaturas más altas pueden generar resultados más diversos o creativos. Una temperatura de 0 significa que siempre se seleccionan los tokens de probabilidad más alta. En este caso, las respuestas para un mensaje determinado son, en su mayoría, deterministas, pero es posible que haya una pequeña cantidad de variación.

Si el modelo muestra una respuesta demasiado genérica, demasiado corta o el modelo proporciona una respuesta de resguardo, intenta aumentar la temperatura.

Valores del parámetro válidos

Parámetro Gemini 1.0 Pro Vision Gemini 1.5 Pro Gemini 1.5 Flash
Top-K 1 - 40 (predeterminado 32) No compatible No compatible
Top-P 0 - 1.0 (predeterminado 1.0) 0 - 1.0 (predeterminado 0.95) 0 - 1.0 (predeterminado 0.95)
Temperatura 0 - 1.0 (predeterminado 0.4) 0 - 2.0 (predeterminado 1.0) 0 - 2.0 (predeterminado 1.0)

Requisitos de los documentos

El tipo de MIME requerido para un PDF es application/pdf.

Prácticas recomendadas para archivos PDF

Cuando uses archivos PDF, usa la siguiente información y prácticas recomendadas para obtener los mejores resultados:

  • Los PDFs se tratan como imágenes, por lo que una sola página de un PDF se considera una sola imagen.
    • La cantidad de páginas admitidas se limita a la cantidad de imágenes que un modelo puede admitir. Para Gemini 1.0 Pro Vision, el límite es de 16. Para Gemini 1.5 Pro y Gemini 1.5 Flash, el límite es 300. Si tienes un documento largo, evalúa dividirlo en varios archivos PDF para procesarlo.
    • Cuando se usan archivos PDF como entrada, el costo sigue el precio de las imágenes de Gemini. Por ejemplo, si incluyes un PDF de dos páginas en una llamada a la API de Gemini, incurres en una tarifa de entrada por procesar dos imágenes.
  • Si tu instrucción contiene un solo PDF, colócalo antes de la instrucción de texto.
  • Usa archivos PDF creados con texto renderizado como texto en lugar de texto de imágenes escaneadas. Este formato garantiza que el texto sea legible para las máquinas, de modo que sea más fácil para el modelo editar, buscar y manipular en comparación con los PDFs de las imágenes escaneadas. Esta práctica ofrece resultados óptimos al trabajar con documentos que tienen mucho texto, como contratos.

Limitaciones

Si bien los modelos multimodales de Gemini son potentes en muchos casos de usuarios multimodales, es importante comprender las limitaciones de los modelos:

  • Razonamiento espacial: Los modelos no son precisos para ubicar texto u objetos en archivos PDF. Es posible que solo muestren los recuentos aproximados de objetos.
  • Exactitud: los modelos pueden tener alucinaciones cuando interpretan texto escrito a mano en documentos PDF.

¿Qué sigue?