Générer du texte à partir d'une image avec des paramètres de sécurité

Cet exemple montre comment utiliser le modèle Gemini avec des paramètres de sécurité pour générer du texte à partir d'une image.

Exemple de code

C#

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour C# décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour C#.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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-2.0-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();
    }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
const PROJECT_ID = process.env.CAIP_PROJECT_ID;
const LOCATION = 'us-central1';
const MODEL = 'gemini-2.0-flash-001';

async function setSafetySettings() {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: PROJECT_ID, 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
    safetySettings: [
      {
        category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
        threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
      },
      {
        category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
        threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
      },
    ],
  });

  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.');
}

Étape suivante

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