Generar texto a partir de una petición multimodal

En este ejemplo se muestra cómo generar texto a partir de una petición multimodal con el modelo Gemini. La petición consta de tres imágenes y dos peticiones de texto. El modelo genera una respuesta de texto que describe las imágenes y las peticiones de texto.

Código de ejemplo

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las C# instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API C# de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

public class MultimodalMultiImage
{
    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();

        ByteString colosseum = await ReadImageFileAsync(
            "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png");

        ByteString forbiddenCity = await ReadImageFileAsync(
            "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png");

        ByteString christRedeemer = await ReadImageFileAsync(
            "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png");

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { InlineData = new() { MimeType = "image/png", Data = colosseum }},
                        new Part { Text = "city: Rome, Landmark: the Colosseum" },
                        new Part { InlineData = new() { MimeType = "image/png", Data = forbiddenCity }},
                        new Part { Text = "city: Beijing, Landmark: Forbidden City"},
                        new Part { InlineData = new() { MimeType = "image/png", Data = christRedeemer }}
                    }
                }
            }
        };

        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();
    }

    private static async Task<ByteString> ReadImageFileAsync(string url)
    {
        using HttpClient client = new();
        using var response = await client.GetAsync(url);
        byte[] imageBytes = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();
        return ByteString.CopyFrom(imageBytes);
    }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.js instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

async function getBase64(url) {
  const image = await axios.get(url, {responseType: 'arraybuffer'});
  return Buffer.from(image.data).toString('base64');
}

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function sendMultiModalPromptWithImage(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-2.0-flash-001'
) {
  // For images, the SDK supports base64 strings
  const landmarkImage1 = await getBase64(
    'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png'
  );
  const landmarkImage2 = await getBase64(
    'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png'
  );
  const landmarkImage3 = await getBase64(
    'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png'
  );

  // 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: [
          {
            inlineData: {
              data: landmarkImage1,
              mimeType: 'image/png',
            },
          },
          {
            text: 'city: Rome, Landmark: the Colosseum',
          },

          {
            inlineData: {
              data: landmarkImage2,
              mimeType: 'image/png',
            },
          },
          {
            text: 'city: Beijing, Landmark: Forbidden City',
          },
          {
            inlineData: {
              data: landmarkImage3,
              mimeType: 'image/png',
            },
          },
        ],
      },
    ],
  };

  // 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);
}

Siguientes pasos

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