Verständnis von Dokumenten

Sie können Gemini-Anfragen Dokumente (PDF- und TXT-Dateien) hinzufügen, um Aufgaben auszuführen, bei denen die Inhalte der enthaltenen Dokumente berücksichtigt werden müssen. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Google Cloud Console und der Vertex AI API Ihren Anfragen an Gemini in Vertex AI PDFs hinzufügen.

Unterstützte Modelle

In der folgenden Tabelle sind die Modelle aufgeführt, die das Dokumentverständnis unterstützen:

Modell Details der PDF-Modalität

Gemini 1.5 Flash

Zur Modellkarte „Gemini 1.5 Flash“

Maximale Seitenzahl pro PDF: 1.000

Maximale Größe der PDF-Datei: 50 MB

Gemini 1.5 Pro,

Zur Modellkarte „Gemini 1.5 Pro“

Maximale Seitenzahl pro PDF: 1.000

Maximale Größe der PDF-Datei: 50 MB

Gemini 1.0 Pro Vision

Zur Modellkarte „Gemini 1.0 Pro Vision“

Maximale Seitenzahl pro Prompt: 16

Maximale Größe der PDF-Datei: 50 MB

Eine Liste der von Gemini-Modellen unterstützten Sprachen finden Sie in den Modellinformationen der Google-Modelle. Weitere Informationen zum Entwerfen multimodaler Prompts finden Sie unter Multimodale Prompts entwerfen. Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, Gemini direkt über Ihre mobilen und Ihre Web-Apps zu verwenden, finden Sie weitere Informationen in den Vertex AI in Firebase SDKs für Android-, Swift-, Web- und Flutter-Apps.

Einem Antrag Dokumente hinzufügen

Im folgenden Codebeispiel wird gezeigt, wie Sie eine PDF-Datei in eine Prompt-Anfrage einfügen. Dieses PDF-Beispiel funktioniert mit allen multimodalen Gemini-Modellen.

Python

Informationen zur Installation des Vertex AI SDK for Python finden Sie unter Vertex AI SDK for Python installieren. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenzdokumentation zur Vertex AI SDK for Python.

Streaming- und Nicht-Streaming-Antworten

Sie können auswählen, ob das Modell Streaming-Antworten oder Nicht-Streaming-Antworten generiert. Bei Streaming-Antworten erhalten Sie jede Antwort, sobald ihr Ausgabetoken generiert wurde. Bei Nicht-Streaming-Antworten erhalten Sie alle Antworten, nachdem alle Ausgabetokens erzeugt wurden.

Verwenden Sie für eine Streaming-Antwort den Parameter stream in generate_content.

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

Entfernen Sie für eine Nicht-Streamingantwort den Parameter oder setzen Sie den Parameter auf False.

Beispielcode

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update project_id and location
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

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

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

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

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)
# Example response:
# Here's a summary of the provided text, which appears to be a research paper on the Gemini 1.5 Pro
# multimodal large language model:
# **Gemini 1.5 Pro: Key Advancements and Capabilities**
# The paper introduces Gemini 1.5 Pro, a highly compute-efficient multimodal model
# significantly advancing long-context capabilities
# ...

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der Vertex AI-Kurzanleitung. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zum Vertex AI Java SDK für Gemini.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Streaming- und Nicht-Streaming-Antworten

Sie können auswählen, ob das Modell Streaming-Antworten oder Nicht-Streaming-Antworten generiert. Bei Streaming-Antworten erhalten Sie jede Antwort, sobald ihr Ausgabetoken generiert wurde. Bei Nicht-Streaming-Antworten erhalten Sie alle Antworten, nachdem alle Ausgabetokens erzeugt wurden.

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode generateContentStream.

  public ResponseStream<GenerateContentResponse> generateContentStream(Content content)

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode generateContent.

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)

Beispielcode


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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Node.js in der Kurzanleitung zur generativen KI mit dem Node.js SDK. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zum Node.js SDK für Gemini.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Streaming- und Nicht-Streaming-Antworten

Sie können auswählen, ob das Modell Streaming-Antworten oder Nicht-Streaming-Antworten generiert. Bei Streaming-Antworten erhalten Sie jede Antwort, sobald ihr Ausgabetoken generiert wurde. Bei Nicht-Streaming-Antworten erhalten Sie alle Antworten, nachdem alle Ausgabetokens erzeugt wurden.

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode generateContentStream.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode generateContent.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);

Beispielcode

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 = {
    fileData: {
      fileUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf',
      mimeType: '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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Go in der Vertex AI-Kurzanleitung. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zum Vertex AI Go SDK für Gemini.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Streaming- und Nicht-Streaming-Antworten

Sie können auswählen, ob das Modell Streaming-Antworten oder Nicht-Streaming-Antworten generiert. Bei Streaming-Antworten erhalten Sie jede Antwort, sobald ihr Ausgabetoken generiert wurde. Bei Nicht-Streaming-Antworten erhalten Sie alle Antworten, nachdem alle Ausgabetokens erzeugt wurden.

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode GenerateContentStream.

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

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode GenerateContent.

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

Beispielcode

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

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

// generateContentFromPDF generates a response into the provided io.Writer, based upon the PDF
func generateContentFromPDF(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)

	part := genai.FileData{
		MIMEType: "application/pdf",
		FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf",
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(`
			You are a very professional document summarization specialist.
    		Please summarize the given document.
	`))
	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#

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von C# in der Vertex AI-Kurzanleitung. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Vertex AI C#.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Streaming- und Nicht-Streaming-Antworten

Sie können auswählen, ob das Modell Streaming-Antworten oder Nicht-Streaming-Antworten generiert. Bei Streaming-Antworten erhalten Sie jede Antwort, sobald ihr Ausgabetoken generiert wurde. Bei Nicht-Streaming-Antworten erhalten Sie alle Antworten, nachdem alle Ausgabetokens erzeugt wurden.

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode StreamGenerateContent.

  public virtual PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream StreamGenerateContent(GenerateContentRequest request)

Verwenden Sie für eine Nicht-Streamingantwort die Methode GenerateContentAsync.

  public virtual Task<GenerateContentResponse> GenerateContentAsync(GenerateContentRequest request)

Weitere Informationen dazu, wie der Server Antworten streamen kann, finden Sie unter Streaming-RPCs.

Beispielcode


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

Nachdem Sie Ihre Umgebung eingerichtet haben, können Sie mit REST einen Text-Prompt testen. Im folgenden Beispiel wird eine Anfrage an den Publisher gesendet Modellendpunkt zu erstellen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll. Geben Sie eine unterstützte Region ein. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Verfügbare Standorte.

    Klicken Sie, um eine unvollständige Liste der verfügbaren Regionen einzublenden

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • FILE_URI: Der URI oder die URL der Datei, die in den Prompt aufgenommen werden soll. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:
    • Cloud Storage-Bucket-URI: Das Objekt muss entweder öffentlich lesbar sein oder sich im selben Google Cloud-Projekt befinden, von dem die Anfrage gesendet wird. Für gemini-1.5-pro und gemini-1.5-flash beträgt die Größenbeschränkung 2 GB. Für gemini-1.0-pro-vision beträgt die Größenbeschränkung 20 MB.
    • HTTP-URL: Die Datei-URL muss öffentlich lesbar sein. Sie können eine Videodatei, eine Audiodatei und bis zu 10 Bilddateien pro Anfrage angeben. Audiodateien, Videodateien und Dokumente dürfen nicht größer als 15 MB sein.
    • YouTube-Video-URL: Das YouTube-Video muss entweder dem Konto gehören, mit dem Sie sich in der Google Cloud Console angemeldet haben, oder öffentlich sein. Pro Anfrage wird nur eine YouTube-Video-URL unterstützt.

    Wenn Sie einen fileURI angeben, müssen Sie auch den Medientyp (mimeType) der Datei angeben.

    Wenn Sie keine PDF-Datei in Cloud Storage haben, können Sie die folgende öffentlich zugängliche Datei: gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf mit dem MIME-Typ application/pdf. Öffnen Sie die Beispiel-PDF-Datei, um diese PDF-Datei anzusehen.

  • MIME_TYPE: Der Medientyp der Datei, die in den Feldern data oder fileUri angegeben wurde. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:

    Zum Maximieren von MIME-Typen klicken

    • application/pdf
    • audio/mpeg
    • audio/mp3
    • audio/wav
    • image/png
    • image/jpeg
    • image/webp
    • text/plain
    • video/mov
    • video/mpeg
    • video/mp4
    • video/mpg
    • video/avi
    • video/wmv
    • video/mpegps
    • video/flv
  • TEXT: Die Textanleitung, die in den Prompt eingefügt werden soll. Beispiel:You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben: 

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

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden: 

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben: 

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

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden: 

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

Beachten Sie Folgendes in der URL für dieses Beispiel:
  • Mit der Methode generateContent können Sie anfordern, dass die Antwort zurückgegeben wird, nachdem sie vollständig generiert wurde. Um die Wahrnehmung von Latenz für menschliche Zielgruppen zu verringern, streame die Antwort, während sie mithilfe der Methode streamGenerateContent erzeugt wird.
  • Die multimodale Modell-ID befindet sich am Ende der URL vor der Methode (z. B. gemini-1.5-flash oder gemini-1.0-pro-vision). Dieses Beispiel unterstützt möglicherweise auch andere Modelle.

Console

So senden Sie einen multimodalen Prompt mit der Google Cloud Console:

  1. Rufen Sie im Bereich „Vertex AI“ der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Studio auf.

    Zu Vertex AI Studio

  2. Klicken Sie auf Im freien Format öffnen.

  3. Optional – Konfigurieren Sie Modell und Parameter:

    • Modell: Wählen Sie ein Modell aus.
    • Region: Wählen Sie die Region aus, die Sie verwenden möchten.

    • Temperaturen: Geben Sie über den Schieberegler oder das Textfeld einen Temperaturwert ein.

      Die Temperatur wird für die Probenahme während der Antwortgenerierung verwendet. Dies passiert, wenn topP und topK angewendet werden. Die Temperatur bestimmt den Grad der Zufälligkeit bei der Tokenauswahl. Niedrigere Temperaturen eignen sich gut für Prompts, die eine weniger offene oder kreative Antwort erfordern, während höhere Temperaturen zu vielfältigeren oder kreativeren Ergebnissen führen können. Eine Temperatur von 0 bedeutet, dass immer die Tokens mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden. In diesem Fall sind die Antworten auf einen bestimmten Prompt größtenteils deterministisch, aber eine gewisse Variation ist dennoch möglich.

      Wenn das Modell eine zu allgemeine oder zu kurze Antwort zurückgibt, oder wenn das Modell eine Fallback-Antwort ausgibt, versuchen Sie, die Temperatur zu erhöhen.

    • Token-Ausgabelimit: Verwenden Sie den Schieberegler oder das Textfeld, um einen Wert für das maximale Ausgabelimit einzugeben.

      Maximale Anzahl an Tokens, die in der Antwort generiert werden können. Ein Token besteht aus etwa vier Zeichen. 100 Tokens entsprechen etwa 60–80 Wörtern.

      Geben Sie kürzere Werte für kürzere Antworten und höhere Werte für längere Antworten an.

    • Stoppsequenz hinzufügen: Optional. Geben Sie eine Stoppsequenz ein, die aus einer Reihe von Zeichen (einschließlich Leerzeichen) besteht. Wenn das Modell auf eine Stoppsequenz stößt, wird die Antwortgenerierung beendet. Die Stoppsequenz ist nicht in der Antwort enthalten. Sie können bis zu fünf Stoppsequenzen hinzufügen.

  4. Optional: Klicken Sie zum Konfigurieren erweiterter Parameter auf Erweitert und konfigurieren Sie so:

    Klicken Sie, um erweiterte Konfigurationen zu maximieren.

    • Top-K: Sie können den Schieberegler oder das Textfeld verwenden, um einen Wert für Top-K einzugeben. (nicht für Gemini 1.5 unterstützt)

      Der Wert „Top-K“ ändert, wie das Modell Tokens für die Ausgabe auswählt. Ein „Top-K“ von 1 bedeutet, dass das nächste ausgewählte Token unter den Tokens im Modell-Vokabular (auch als gierige Decodierung bezeichnet) am wahrscheinlichsten ist, während ein „Top-K“ von 3 bedeutet, dass das nächste Token mithilfe der Temperatur aus den drei wahrscheinlichsten Tokens ausgewählt wird.

      Für jeden Tokenauswahlschritt werden die „Top-K“-Tokens mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten abgetastet. Anschließend werden Tokens weiter auf der Grundlage von „Top-P“ gefiltert, wobei das endgültige Token mithilfe von Temperaturproben ausgewählt wird.

      Geben Sie einen niedrigeren Wert für weniger zufällige Antworten und einen höheren Wert für zufälligere Antworten an.

    • Top-P: Verwenden Sie den Schieberegler oder das Textfeld, um einen Wert für „Top-P“ einzugeben. Tokens werden vom wahrscheinlichsten bis zum am wenigsten wahrscheinlichen Token ausgewählt, bis die Summe ihrer Wahrscheinlichkeiten dem Wert von „Top-P“ entspricht. Für die Ergebnisse der geringsten Variablen legen Sie Top-P auf 0 fest.
    • Maximale Anzahl von Antworten: Verwenden Sie den Schieberegler oder das Textfeld, um einen Wert für die Anzahl der zu generierenden Antworten einzugeben.
    • Streamingantworten: Wenn Sie diese Option aktivieren, werden Antworten ausgedruckt, sobald sie generiert werden.
    • Schwellenwert für Sicherheitsfilter: Wählen Sie den Schwellenwert aus, mit dem Sie festlegen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie Antworten sehen, die möglicherweise schädlich sind.
    • Fundierung aktivieren: Die Funktion „Fundierung“ wird für multimodale Prompts nicht unterstützt.

  5. Klicken Sie auf Medien einfügen und wählen Sie eine Quelle für die Datei aus.

    Hochladen

    Wählen Sie die Datei aus, die Sie hochladen möchten, und klicken Sie auf Öffnen.

    Über URL

    Geben Sie die URL der Datei ein, die Sie verwenden möchten, und klicken Sie auf Einfügen.

    Cloud Storage

    Wählen Sie den Bucket und dann die Datei aus dem Bucket aus, die Sie importieren möchten, und klicken Sie auf Auswählen.

    Google Drive

    1. Wählen Sie ein Konto aus und erteilen Sie Vertex AI Studio die Einwilligung, bei der ersten Auswahl dieser Option auf Ihr Konto zuzugreifen. Sie können mehrere Dateien mit einer Gesamtgröße von bis zu 10 MB hochladen. Eine einzelne Datei darf nicht größer als 7 MB sein.
    2. Klicken Sie auf die Datei, die Sie hinzufügen möchten.

    3. Klicken Sie auf Auswählen.

      Die Miniaturansicht der Datei wird im Bereich Prompt angezeigt. Außerdem wird die Gesamtzahl der Tokens angezeigt. Wenn Ihre Prompt-Daten das Tokenlimit überschreiten, werden die Tokens abgeschnitten und nicht bei der Verarbeitung Ihrer Daten berücksichtigt.

  6. Geben Sie Ihren Prompt in den Bereich Prompt ein.

  7. Optional: Wenn Sie Token-ID zu Text und Token-IDs sehen möchten, klicken Sie im Bereich Prompt auf die Anzahl der Tokens.

  8. Klicken Sie auf Senden.

  9. Optional: Klicken Sie auf Speichern, um den Prompt unter Meine Prompts zu speichern.

  10. Optional: Klicken Sie auf Code abrufen, um den Python-Code oder einen curl-Befehl für den Prompt abzurufen.

Optionale Modellparameter festlegen

Jedes Modell hat eine Reihe von optionalen Parametern, die Sie festlegen können. Weitere Informationen finden Sie unter Parameter für die Inhaltsgenerierung.

Anforderungen an Dokumente

Gemini-Multimodal-Modelle unterstützen die folgenden MIME-Dokumenttypen:

MIME-Typ für das Dokument Gemini 1.5 Flash Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision
PDF – application/pdf
Text – text/plain

PDFs werden als Bilder behandelt, sodass eine einzelne Seite einer PDF-Datei als ein einzelnes Bild behandelt wird. Die Anzahl der Seiten in einem Prompt ist auf die Anzahl der Bilder beschränkt, die das Modell unterstützen kann:

  • Gemini 1.0 Pro Vision: 16 Seiten
  • Gemini 1.5 Pro und Gemini 1.5 Flash: 1.000 Seiten

PDF-Tokenisierung

PDFs werden als Bilder behandelt, sodass jede Seite einer PDF-Datei auf die gleiche Weise wie ein Bild tokenisiert wird.

Außerdem entsprechen die Kosten für PDFs den Gemini-Bildpreisen. Wenn Sie beispielsweise eine zweiseitige PDF in einen Gemini API-Aufruf einfügen, wird Ihnen eine Eingabegebühr für die Verarbeitung von zwei Bildern berechnet.

Tokenisierung von Nur-Text

Nur-Text-Dokumente werden als Text tokenisiert. Wenn Sie beispielsweise ein 100-Wörter-Dokument im reinen Textformat in einen Gemini API-Aufruf einfügen, wird Ihnen eine Eingabegebühr für die Verarbeitung von 100 Wörtern berechnet.

Best Practices für PDF

Beachten Sie bei der Verwendung von PDFs die folgenden Best Practices und Informationen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

  • Wenn Ihr Prompt eine einzelne PDF-Datei enthält, platzieren Sie die PDF-Datei in Ihrer Anfrage vor dem Text-Prompt.
  • Wenn Sie ein langes Dokument haben, sollten Sie es in mehrere PDFs aufteilen, um es zu verarbeiten.
  • Verwenden Sie PDFs, die mit Text entwickelt wurden, der als Text statt als Bilder gerendert wird. Dieses Format sorgt dafür, dass Text maschinenlesbar ist, damit das Modell im Vergleich zu gescannten Bild-PDFs einfacher bearbeiten, suchen und ändern kann. Dies liefert optimale Ergebnisse bei der Arbeit mit textintensiven Dokumenten wie Verträgen.

Beschränkungen

Multimodale Gemini-Modelle sind zwar in vielen multimodalen Anwendungsfällen nützlich, aber es ist wichtig, die Einschränkungen der Modelle zu verstehen:

  • Räumliches Denken: Die Modelle können Text oder Objekte in PDFs nicht genau finden. Sie geben möglicherweise nur eine ungefähre Anzahl an Objekten zurück.
  • Genauigkeit: Die Modelle können bei der Interpretation von handgeschriebenem Text in PDF-Dokumenten halluzinieren.

Nächste Schritte