Text aus einem Bild mit Sicherheitseinstellungen generieren

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie das Gemini-Modell mit Sicherheitseinstellungen verwenden, um Text aus einem Bild zu generieren.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

C#

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den C#-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI C# API.

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


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

public class WithSafetySettings
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        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();


        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "Hello!" }
                    }
                }
            },
            SafetySettings =
            {
                new SafetySetting
                {
                    Category = HarmCategory.HateSpeech,
                    Threshold = HarmBlockThreshold.BlockLowAndAbove
                },
                new SafetySetting
                {
                    Category = HarmCategory.DangerousContent,
                    Threshold = HarmBlockThreshold.BlockMediumAndAbove
                }
            }
        };

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

        StringBuilder fullText = new();

        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            // Check if the content has been blocked for safety reasons.
            bool blockForSafetyReason = responseItem.Candidates[0].FinishReason == Candidate.Types.FinishReason.Safety;
            if (blockForSafetyReason)
            {
                fullText.Append("Blocked for safety reasons");
            }
            else
            {
                fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
            }
        }

        return fullText.ToString();
    }
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Go-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Go API.

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

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

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

// generateMultimodalContent generates a response into w, based upon the prompt
// and image provided.
func generateMultimodalContent(w io.Writer, prompt, image, projectID, location, modelName string) error {
	// prompt := "describe this image."
	// location := "us-central1"
	// model := "gemini-1.5-flash-001"
	// image := "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/320px-Felis_catus-cat_on_snow.jpg"
	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)
	model.SetTemperature(0.4)
	// configure the safety settings thresholds
	model.SafetySettings = []*genai.SafetySetting{
		{
			Category:  genai.HarmCategoryHarassment,
			Threshold: genai.HarmBlockLowAndAbove,
		},
		{
			Category:  genai.HarmCategoryDangerousContent,
			Threshold: genai.HarmBlockLowAndAbove,
		},
	}

	// Given an image file URL, prepare image file as genai.Part
	img := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext(image)),
		FileURI:  image,
	}

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

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

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

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

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.Candidate;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerationConfig;
import com.google.cloud.vertexai.api.HarmCategory;
import com.google.cloud.vertexai.api.SafetySetting;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class WithSafetySettings {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 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 = "your-text-here";

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

  // Use safety settings to avoid harmful questions and content generation.
  public static String safetyCheck(String projectId, String location, String modelName,
      String textPrompt) throws Exception {
    // 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)) {
      StringBuilder output = new StringBuilder();

      GenerationConfig generationConfig =
          GenerationConfig.newBuilder()
              .setMaxOutputTokens(2048)
              .setTemperature(0.4F)
              .setTopK(32)
              .setTopP(1)
              .build();

      List<SafetySetting> safetySettings = Arrays.asList(
          SafetySetting.newBuilder()
              .setCategory(HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH)
              .setThreshold(SafetySetting.HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE)
              .build(),
          SafetySetting.newBuilder()
              .setCategory(HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT)
              .setThreshold(SafetySetting.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE)
              .build()
      );

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI)
          .withGenerationConfig(generationConfig)
          .withSafetySettings(safetySettings);

      GenerateContentResponse response = model.generateContent(textPrompt);
      output.append(response).append("\n");

      // Verifies if the above content has been blocked for safety reasons.
      boolean blockedForSafetyReason = response.getCandidatesList()
          .stream()
          .anyMatch(candidate -> candidate.getFinishReason() == Candidate.FinishReason.SAFETY);
      output.append("Blocked for safety reasons?: ").append(blockedForSafetyReason);

      return output.toString();
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

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

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

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

  // Instantiate the model
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
    // The following parameters are optional
    // They can also be passed to individual content generation requests
    safety_settings: [
      {
        category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
        threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
      },
    ],
    generation_config: {
      max_output_tokens: 256,
      temperature: 0.4,
      top_p: 1,
      top_k: 16,
    },
  });

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [{text: 'Tell me something dangerous.'}]}],
  };

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

  // Create the response stream
  const responseStream = await generativeModel.generateContentStream(request);

  // Log the text response as it streams
  for await (const item of responseStream.stream) {
    if (item.candidates[0].finishReason === 'SAFETY') {
      console.log('This response stream terminated due to safety concerns.');
      break;
    } else {
      process.stdout.write(item.candidates[0].content.parts[0].text);
    }
  }
  console.log('This response stream terminated due to safety concerns.');
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

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

import vertexai

from vertexai.generative_models import (
    GenerativeModel,
    GenerationConfig,
    SafetySetting,
    HarmCategory,
    HarmBlockThreshold,
)

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

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

# Generation config
generation_config = GenerationConfig(
    max_output_tokens=2048, temperature=0.4, top_p=1, top_k=32
)

# Safety config
safety_config = [
    SafetySetting(
        category=HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
        threshold=HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
    ),
    SafetySetting(
        category=HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
        threshold=HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
    ),
]

image_file = Part.from_uri(
    "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg", "image/jpeg"
)

# Generate content
responses = model.generate_content(
    [image_file, "What is in this image?"],
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_config,
    stream=True,
)

text_responses = []
for response in responses:
    print(response.text)
    text_responses.append(response.text)

Nächste Schritte

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