视频理解

您可以向 Gemini 请求添加视频，以便执行涉及理解所含视频内容的任务。本页面介绍了如何使用 Google Cloud 控制台和 Vertex AI API，在 Vertex AI 中向发送给 Gemini 的请求添加视频。

支持的模型

下表列出了支持视频理解的模型：

模型	视频模态详细信息
Gemini 1.5 Flash 转到 Gemini 1.5 Flash 模型卡片	视频时长上限： 包含音频：大约 50 分钟 不含音频：60 分钟 每个问题的视频数量上限：10
Gemini 1.5 Pro 转到 Gemini 1.5 Pro 模型卡片	视频时长上限： 包含音频：大约 50 分钟 不含音频：60 分钟 每个问题的视频数量上限：10
Gemini 1.0 Pro Vision 转到 Gemini 1.0 Pro Vision 模型卡片	视频时长上限：2 分钟 每个问题的视频数量上限：1 视频中的音频会被忽略。

如需查看 Gemini 模型支持的语言列表，请参阅 Google 模型的模型信息。如需详细了解如何设计多模态提示，请参阅设计多模态提示。如果您正在寻找一种直接在移动应用和 Web 应用中使用 Gemini 的方法，请查看适用于 Android、Swift 和 Web 的 Google AI SDK。

向请求添加视频

您可以在向 Gemini 发送的请求中添加单个或多个视频，并且视频可以包含音频。

单个视频

以下各个标签页中的示例代码展示了标识视频中内容的不同方式。此示例适用于所有多模态 Gemini 模型。

Python

如需了解如何安装或更新 Python 版 Vertex AI SDK，请参阅安装 Python 版 Vertex AI SDK。如需了解详情，请参阅 Python 版 Vertex AI SDK API 参考文档。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 generate_content 中的 stream 参数。

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

对于非流式回答，请移除该参数或将参数设置为 False。

示例代码

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

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

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

vision_model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")

# Generate text
response = vision_model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4", mime_type="video/mp4"
        ),
        "What is in the video?",
    ]
)
print(response.text)

Java

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 Java 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Vertex AI Java SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 generateContentStream 方法。

  public ResponseStream generateContentStream(Content content)
  

对于非流式回答，请使用 generateContent 方法。

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)
  

示例代码

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 MultimodalVideoInput {

  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";

    multimodalVideoInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input.
  public static void multimodalVideoInput(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/video/animals.mp4";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "What is in the video?",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri)
          ));

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

Node.js

在尝试此示例之前，请按照《生成式 AI 快速入门：使用 Node.js SDK》中的 Node.js 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Node.js SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 generateContentStream 方法。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);
  

对于非流式回答，请使用 generateContent 方法。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);
  

示例代码

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

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function sendMultiModalPromptWithVideo(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.0-pro-vision-001'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

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

  // Pass multimodal prompt
  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            fileData: {
              fileUri: 'gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4',
              mimeType: 'video/mp4',
            },
          },
          {
            text: 'What is in the video?',
          },
        ],
      },
    ],
  };

  // Create the response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);
  // Wait for the response to complete
  const aggregatedResponse = await response.response;
  // Select the text from the response
  const fullTextResponse =
    aggregatedResponse.candidates[0].content.parts[0].text;

  console.log(fullTextResponse);
}

Go

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 Go 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Vertex AI Go SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 GenerateContentStream 方法。

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

对于非流式回答，请使用 GenerateContent 方法。

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

示例代码

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

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

// generateMultimodalContent generates a response into w, based upon the prompt
// and video provided.
// video is a Google Cloud Storage path starting with "gs://"
func generateMultimodalContent(w io.Writer, prompt, video, projectID, location, modelName string) error {
	// prompt := "What is in this video?"
	// video := "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4"
	// 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: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)
	model.SetTemperature(0.4)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext(video)),
		FileURI:  video,
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(prompt))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %v", 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#

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门：使用客户端库》中的 C# 设置说明执行操作。 如需了解详情，请参阅 Vertex AI C# API 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

public class MultimodalVideoInput
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.0-pro-vision"
    )
    {
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What's in the video?" },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "video/mp4", FileUri = "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4" }}
                    }
                }
            }
        };

        using PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream response = predictionServiceClient.StreamGenerateContent(generateContentRequest);

        StringBuilder fullText = new();

        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
        }
        return fullText.ToString();
    }
}

REST

您可以使用 REST 测试文本提示，方法是使用 Vertex AI API 向发布方模型端点发送 POST 请求。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• GENERATE_RESPONSE_METHOD：您希望模型生成的回答类型。选择一种方法来生成您希望返回模型回答的方式：
  • streamGenerateContent：在生成回答时进行流式传输，以降低真人受众群体对于延迟的感知度。
  • generateContent：回答在完全生成后返回。
• LOCATION：处理请求的区域。可用的选项包括：

  点击即可展开可用的区域

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID：您的项目 ID。
• MODEL_ID：您要使用的多模态模型 ID。选项包括：
  • gemini-1.0-pro-vision
• ROLE：与内容关联的对话中的角色。即使在单轮应用场景中，也需要指定角色。 可接受的值包括：
  • USER：指定由您发送的内容。
• TEXT：要包含在提示中的文本说明。
• B64_BASE：要在提示中包含内嵌的图片、PDF 或视频的 base64 编码。添加媒体内嵌时，您还必须指定 MIMETYPE。
• FILE_URI：要包含在提示中的文件的 Cloud Storage URI。存储桶对象必须可公开读取，或者位于发送请求的同一 Google Cloud 项目中。您还必须指定文件的媒体类型 (MIMETYPE)。
• MIME_TYPE：在 data 或 fileUri 字段中指定的图片、PDF 或视频的媒体类型。可接受的值包括：

  点击即可展开 MIME 类型

  • 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
• SAFETY_CATEGORY：要为其配置阈值的安全类别。可接受的值包括：

  点击即可展开安全类别

  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
• THRESHOLD：基于概率阻止属于指定安全类别的回答的阈值。可接受的值包括：

  点击即可展开屏蔽阈值

  • BLOCK_NONE
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE（默认）
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  BLOCK_LOW_AND_ABOVE 屏蔽得最多，而 BLOCK_ONLY_HIGH 屏蔽得最少。
• TEMPERATURE：温度 (temperature) 在生成回答期间用于采样，在应用 topP 和 topK 时会生成回答。温度可以控制词元选择的随机性。 较低的温度有利于需要更少开放性或创造性回复的提示，而较高的温度可以带来更具多样性或创造性的结果。温度为 0 表示始终选择概率最高的词元。在这种情况下，给定提示的回复大多是确定的，但可能仍然有少量变化。

  如果模型返回的回答过于笼统、过于简短，或者模型给出后备回答，请尝试提高温度。

• TOP_P：Top-P 可更改模型选择输出词元的方式。系统会按照概率从最高（见 top-K）到最低的顺序选择词元，直到所选词元的概率总和等于 top-P 的值。例如，如果词元 A、B 和 C 的概率分别为 0.3、0.2 和 0.1，并且 top-P 值为 0.5，则模型将选择 A 或 B 作为下一个词元（通过温度确定），并会排除 C，将其作为候选词元。

  指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

• TOP_K：Top-K 可更改模型选择输出词元的方式。如果 top-K 设为 1，表示所选词元是模型词汇表的所有词元中概率最高的词元（也称为贪心解码）。如果 top-K 设为 3，则表示系统将从 3 个概率最高的词元（通过温度确定）中选择下一个词元。

  在每个词元选择步骤中，系统都会对概率最高的 top-K 词元进行采样。然后，系统会根据 top-P 进一步过滤词元，并使用温度采样选择最终的词元。

  指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

• MAX_OUTPUT_TOKENS：回答中可生成的词元数量上限。词元约为 4 个字符。100 个词元对应大约 60-80 个单词。

  指定较低的值可获得较短的回答，指定较高的值可获得可能较长的回答。

• STOP_SEQUENCES：指定一个字符串列表，告知模型在响应中遇到其中一个字符串时，停止生成文本。如果某个字符串在响应中多次出现，则响应会在首次出现的位置截断。字符串区分大小写。
  
  例如，未指定 stopSequences 时，如果下面的内容是返回的回复：
  
  public static string reverse(string myString)
  
  则返回的回复为以下内容，其中 stopSequences 设置为 ["Str", "reverse"]：
  
  public static string

HTTP 方法和网址：

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD

请求 JSON 正文：

{
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": [
      {
        "inlineDATA": {
          "mimeType": "MIME_TYPE",
          "data": "B64_BASE_IMAGE"
        }
      },
      {
        "fileData": {
          "mimeType": "MIME_TYPE",
          "fileUri": "FILE_URI"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "SAFETY_CATEGORY",
    "threshold": "THRESHOLD"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "stopSequences": STOP_SEQUENCES,
  }
}

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

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/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD"

PowerShell

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$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/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应。

响应

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": " Yes the animal in the picture is a cat."
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 263,
    "candidatesTokenCount": 10,
    "totalTokenCount": 273
  }
}

示例 curl 命令

LOCATION="us-central1"
MODEL_ID="gemini-1.0-pro-vision"
PROJECT_ID="test-project"

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json"
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:${GENERATE_RESPONSE_METHOD} -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "mimeType": "image/png",
          "fileUri": "gs://my-bucket/images/cat.png"
        }
      },
      {
        "text": "Describe this picture."
      },
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": 0.4,
    "topP": 1,
    "topK": 32,
    "maxOutputTokens": 2048,
  }
}'

控制台

如需使用 Google Cloud 控制台发送多模态提示，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台的“Vertex AI”部分，进入 Vertex AI Studio 页面。

   转到 Vertex AI Studio

2. 在提示设计（单轮）下，点击打开。

3. 配置模型和参数：

   • 区域：选择您要使用的区域。
   • 模型：选择 Gemini Pro Vision。

   • 温度：使用滑块或文本框输入温度值。

     温度 (temperature) 在生成回复期间用于采样，在应用 topP 和 topK 时会生成回复。温度可以控制词元选择的随机性。 较低的温度有利于需要更少开放性或创造性回复的提示，而较高的温度可以带来更具多样性或创造性的结果。温度为 0 表示始终选择概率最高的词元。在这种情况下，给定提示的回复大多是确定的，但可能仍然有少量变化。

     如果模型返回的回答过于笼统、过于简短，或者模型给出后备回答，请尝试提高温度。

   • 词元上限：使用滑块或文本框输入输出上限值。

     回答中可生成的词元数量上限。词元约为 4 个字符。100 个词元对应大约 60-80 个单词。

     指定较低的值可获得较短的回复，指定较高的值可获得可能较长的回复。

   • 添加停止序列：输入停止序列，即模型遇到时停止回复的一系列字符（包括空格）。该序列不包含在回复中。您最多可以添加五个停止序列。
4. 可选：如需配置高级参数，请点击高级，然后按如下方式进行配置：

点击即可展开高级配置

• Top-K：使用滑块或文本框输入 top-K 值。

  Top-K 可更改模型选择输出词元的方式。如果 top-K 设为 1，表示所选词元是模型词汇表的所有词元中概率最高的词元（也称为贪心解码）。如果 top-K 设为 3，则表示系统将从 3 个概率最高的词元（通过温度确定）中选择下一个词元。

  在每个词元选择步骤中，系统都会对概率最高的 top-K 词元进行采样。然后，系统会根据 top-P 进一步过滤词元，并使用温度采样选择最终的词元。

  指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

• Top-P：使用滑块或文本框输入 top-P 值。 系统会按照概率从最高到最低的顺序选择词元，直到所选词元的概率总和等于 top-P 的值。如需获得数量最小的变量结果，请将 top-P 设置为 0。

5. Google Cloud 控制台仅支持流式传输，涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。您现在可以在消息框中输入消息，以开始与模型对话。

   随后，模型会使用之前的消息作为新回复的语境。如需在提示中添加图片、PDF 或视频，请点击 图标。

   如需了解多模态提示，请参阅设计多模态提示。

6. 可选：如需将提示保存到我的提示，请点击 保存。
7. 可选：如需获取提示的 Python 代码或 curl 命令，请点击 获取代码。
8. 可选：如需清除之前的所有消息，请点击 清除对话

带音频的视频

下面展示了如何总结包含音频的视频文件，并返回带有时间戳的章节。此示例仅适用于 Gemini 1.5 Pro。

Python

如需了解如何安装或更新 Python 版 Vertex AI SDK，请参阅安装 Python 版 Vertex AI SDK。如需了解详情，请参阅 Python 版 Vertex AI SDK API 参考文档。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 generate_content 中的 stream 参数。

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

对于非流式回答，请移除该参数或将参数设置为 False。

示例代码

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(model_name="gemini-1.5-flash-001")

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

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

contents = [video_file, prompt]

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

Java

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 Java 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Vertex AI Java SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 generateContentStream 方法。

  public ResponseStream generateContentStream(Content content)
  

对于非流式回答，请使用 generateContent 方法。

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)
  

示例代码

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;
    }
  }
}

Node.js

在尝试此示例之前，请按照《生成式 AI 快速入门：使用 Node.js SDK》中的 Node.js 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Node.js SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。流式传输涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。也就是说，只要模型生成输出词元，就会发送这些输出词元。只有在生成所有输出词元后，才会发送对提示的非流式回答。

对于流式回答，请使用 generateContentStream 方法。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);
  

对于非流式回答，请使用 generateContent 方法。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);
  

示例代码

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));
}

C#

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门：使用客户端库》中的 C# 设置说明执行操作。 如需了解详情，请参阅 Vertex AI C# API 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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;
    }
}

设置模型参数

可以对多模态模型设置以下模型参数：

Top-P

Top-P 可更改模型选择输出词元的方式。系统会按照概率从最高（见 top-K）到最低的顺序选择词元，直到所选词元的概率总和等于 top-P 的值。例如，如果词元 A、B 和 C 的概率分别为 0.3、0.2 和 0.1，并且 top-P 值为 0.5，则模型将选择 A 或 B 作为下一个词元（通过温度确定），并会排除 C，将其作为候选词元。

指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

Top-K

Top-K 可更改模型选择输出词元的方式。如果 top-K 设为 1，表示所选词元是模型词汇表的所有词元中概率最高的词元（也称为贪心解码）。如果 top-K 设为 3，则表示系统将从 3 个概率最高的词元（通过温度确定）中选择下一个词元。

在每个词元选择步骤中，系统都会对概率最高的 top-K 词元进行采样。然后，系统会根据 top-P 进一步过滤词元，并使用温度采样选择最终的词元。

指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

温度

温度 (temperature) 在生成回复期间用于采样，在应用 topP 和 topK 时会生成回复。温度可以控制词元选择的随机性。 较低的温度有利于需要更少开放性或创造性回复的提示，而较高的温度可以带来更具多样性或创造性的结果。温度为 0 表示始终选择概率最高的词元。在这种情况下，给定提示的回复大多是确定的，但可能仍然有少量变化。

如果模型返回的回答过于笼统、过于简短，或者模型给出后备回答，请尝试提高温度。

有效的参数值

参数	Gemini 1.0 Pro Vision	Gemini 1.5 Pro	Gemini 1.5 Flash
Top-K	1 - 40（默认为 32）	不支持	不支持
Top-P	0 - 1.0（默认 1.0）	0 - 1.0（默认 0.95）	0 - 1.0（默认 0.95）
温度	0 - 1.0（默认 0.4）	0 - 2.0（默认 1.0）	0 - 2.0（默认 1.0）

视频要求

视频采样率为 1fps。每个视频帧占 258 个词元。

对于 Gemini 1.5 Flash 和 Gemini 1.5 Pro，音轨随视频帧一起进行编码。音轨还会拆分为时长 1 秒的主干，每个主干占 32 个词元。视频帧和音频词元与其时间戳交错在一起。时间戳表示为 7 个词元。

多模态 Gemini 模型支持以下视频 MIME 类型：

视频 MIME 类型	Gemini 1.5 Flash	Gemini 1.5 Pro	Gemini 1.0 Pro Vision
FLV - video/x-flv
MOV - video/mov
MPEG - video/mpeg
MPEGPS - video/mpegps
MPG - video/mpg
MP4 - video/mp4
WEBM - video/webm
WMV - video/wmv
3GPP - video/3gpp

最佳实践

使用视频时，请遵循以下最佳实践和信息以获得最佳结果：

• 每个提示最多使用一个视频。
• 如果提示包含单个视频，请将该视频放在文本提示前面。
• 如果您使用的是 Gemini 1.0 Pro Vision，则模型会将视频作为视频中的非连续图片帧进行处理。音频不包括音频。 如果您发现模型从视频中缺少某些内容，请尝试缩短视频，以便模型捕获更多视频内容。
• 如果您使用的是 Gemini 1.0 Pro Vision，则模型仅处理前两分钟的信息。
• 如果您使用的是 Gemini 1.0 Pro Vision，则模型不会分析任何音频信息或时间戳元数据。因此，在需要音频输入（例如为音频添加字幕）或时间相关信息（例如速度或节奏）的用例中，模型可能表现不佳。
• 如果需要对包含音频的视频进行时间戳本地化，请让模型生成 MM:SS 格式的时间戳，其中前两位数表示分钟，后两位数表示秒。对于询问时间戳的问题，请使用相同的格式。

限制

虽然 Gemini 多模态模型在许多多模态用户案例中表现出强大功能，但了解模型的限制非常重要：

• 内容审核：模型拒绝对违反我们安全政策的视频提供回答。
• 非语音声音识别：支持音频的模型可能会在识别非语音声音时犯错。
• 高速运动：由于固定的每秒 1 帧 (fps) 采样率，因此模型在理解视频中的高速运动时可能会出错。
• 转写标点符号：Gemini 1.5 Flash 返回的转写内容可能不包含标点符号。

后续步骤

• 开始使用 Gemini 多模态模型进行构建 - 新客户可获享 $300 免费 Google Cloud 赠金，探索他们可以使用 Gemini 执行的操作。
• 了解如何发送聊天提示请求。
• 了解 Responsible AI 最佳实践和 Vertex AI 的安全过滤条件。