Résumer un fichier vidéo avec du contenu audio avec Gemini 1.5 Pro

Cet exemple vous montre comment résumer un fichier vidéo avec du contenu audio et renvoyer des chapitres avec des codes temporels. Cet exemple ne fonctionne qu'avec Gemini 1.5 Pro.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

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 à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI 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.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;
    }
}

Go

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

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

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

// generateMultimodalContent shows how to send video and text prompts to a model, writing the response to
// the provided io.Writer.
// video is a Google Cloud Storage path starting with "gs://"
func generateMultimodalContent(w io.Writer, prompt, video, projectID, location, modelName string) error {
	// prompt := `
	// 		Provide a description of the video.
	// 		The description should also contain anything important which people say in the video.
	// `
	// video := "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.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: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	// 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: %w", 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
}

Java

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


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

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

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));
}

Python

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


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)

Étapes suivantes

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