Gemini 1.5 Pro로 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 처리

이 샘플은 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트를 동시에 처리하는 방법을 보여줍니다. 이 샘플은 Gemini 1.5 Pro에서만 작동합니다.

코드 샘플

C#

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 C# 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI C# API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

public class MultimodalAllInput
{
    public async Task<string> AnswerFromMultimodalInput(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-2.0-flash-001")
    {

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

        string prompt = "Watch each frame in the video carefully and answer the questions.\n"
                  + "Only base your answers strictly on what information is available in "
                  + "the video attached. Do not make up any information that is not part "
                  + "of the video and do not be too verbose, be to the point.\n\n"
                  + "Questions:\n"
                  + "- When is the moment in the image happening in the video? "
                  + "Provide a timestamp.\n"
                  + "- What is the context of the moment and what does the narrator say about it?";

        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/behind_the_scenes_pixel.mp4" } },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "image/png", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/a-man-and-a-dog.png" } }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

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

        return responseText;
    }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

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

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-2.0-flash-001',
  });

  const videoFilePart = {
    file_data: {
      file_uri:
        'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/behind_the_scenes_pixel.mp4',
      mime_type: 'video/mp4',
    },
  };
  const imageFilePart = {
    file_data: {
      file_uri:
        'gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/a-man-and-a-dog.png',
      mime_type: 'image/png',
    },
  };

  const textPart = {
    text: `
    Watch each frame in the video carefully and answer the questions.
    Only base your answers strictly on what information is available in the video attached.
    Do not make up any information that is not part of the video and do not be too
    verbose, be to the point.

    Questions:
    - When is the moment in the image happening in the video? Provide a timestamp.
    - What is the context of the moment and what does the narrator say about it?`,
  };

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

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

다음 단계

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