Générer des embeddings pour les images, les vidéos et le texte

Cet exemple de code montre comment utiliser le modèle multimodal pour générer des représentations vectorielles continues pour les données d'image, de texte et de vidéo.

En savoir plus

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

Exemple de code

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.

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. 

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	aiplatform "cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1beta1"
	aiplatformpb "cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1beta1/aiplatformpb"
	"google.golang.org/api/option"
	"google.golang.org/protobuf/encoding/protojson"
	"google.golang.org/protobuf/types/known/structpb"
)

// generateForImageTextAndVideo shows how to use the multimodal model to generate embeddings for
// image, text and video data.
func generateForImageTextAndVideo(w io.Writer, project, location string) error {
	// location = "us-central1"

	// The default context timeout may be not enough to process a video input.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 15*time.Second)
	defer cancel()

	apiEndpoint := fmt.Sprintf("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location)
	client, err := aiplatform.NewPredictionClient(ctx, option.WithEndpoint(apiEndpoint))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to construct API client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := "multimodalembedding@001"
	endpoint := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/publishers/google/models/%s", project, location, model)

	// This is the input to the model's prediction call. For schema, see:
	// https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/multimodal-embeddings-api#request_body
	instance, err := structpb.NewValue(map[string]any{
		"text": "Domestic cats in natural conditions",
		"image": map[string]any{
			// Image and video inputs can be provided either as a Google Cloud Storage URI or as
			// base64-encoded bytes using the "bytesBase64Encoded" field.
			"gcsUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/320px-Felis_catus-cat_on_snow.jpg",
		},
		"video": map[string]any{
			"gcsUri": "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4",
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to construct request payload: %w", err)
	}

	req := &aiplatformpb.PredictRequest{
		Endpoint: endpoint,
		// The model supports only 1 instance per request.
		Instances: []*structpb.Value{instance},
	}

	resp, err := client.Predict(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate embeddings: %w", err)
	}

	instanceEmbeddingsJson, err := protojson.Marshal(resp.GetPredictions()[0])
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to convert protobuf value to JSON: %w", err)
	}
	// For response schema, see:
	// https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/multimodal-embeddings-api#response-body
	var instanceEmbeddings struct {
		ImageEmbeddings []float32 `json:"imageEmbedding"`
		TextEmbeddings  []float32 `json:"textEmbedding"`
		VideoEmbeddings []struct {
			Embedding      []float32 `json:"embedding"`
			StartOffsetSec float64   `json:"startOffsetSec"`
			EndOffsetSec   float64   `json:"endOffsetSec"`
		} `json:"videoEmbeddings"`
	}
	if err := json.Unmarshal(instanceEmbeddingsJson, &instanceEmbeddings); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to unmarshal JSON: %w", err)
	}

	imageEmbedding := instanceEmbeddings.ImageEmbeddings
	textEmbedding := instanceEmbeddings.TextEmbeddings
	// Get the embedding for our single video segment (`.videoEmbeddings` object has one entry per
	// each processed segment).
	videoEmbedding := instanceEmbeddings.VideoEmbeddings[0].Embedding

	fmt.Fprintf(w, "Image embedding (length=%d): %v\n", len(imageEmbedding), imageEmbedding)
	fmt.Fprintf(w, "Text embedding (length=%d): %v\n", len(textEmbedding), textEmbedding)
	fmt.Fprintf(w, "Video embedding (length=%d): %v\n", len(videoEmbedding), videoEmbedding)
	// Example response:
	// Image embedding (length=1408): [-0.01558477 0.0258355 0.016342038 ... ]
	// Text embedding (length=1408): [-0.005894961 0.008349559 0.015355394 ... ]
	// Video embedding (length=1408): [-0.018867437 0.013997682 0.0012682161 ... ]

	return nil
}

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.

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. 

import vertexai

from vertexai.vision_models import Image, MultiModalEmbeddingModel, Video
from vertexai.vision_models import VideoSegmentConfig

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = MultiModalEmbeddingModel.from_pretrained("multimodalembedding@001")

image = Image.load_from_file(
    "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png"
)
video = Video.load_from_file(
    "gs://cloud-samples-data/vertex-ai-vision/highway_vehicles.mp4"
)

embeddings = model.get_embeddings(
    image=image,
    video=video,
    video_segment_config=VideoSegmentConfig(end_offset_sec=1),
    contextual_text="Cars on Highway",
)

print(f"Image Embedding: {embeddings.image_embedding}")

# Video Embeddings are segmented based on the video_segment_config.
print("Video Embeddings:")
for video_embedding in embeddings.video_embeddings:
    print(
        f"Video Segment: {video_embedding.start_offset_sec} - {video_embedding.end_offset_sec}"
    )
    print(f"Embedding: {video_embedding.embedding}")

print(f"Text Embedding: {embeddings.text_embedding}")
# Example response:
# Image Embedding: [-0.0123144267, 0.0727186054, 0.000201397663, ...]
# Video Embeddings:
# Video Segment: 0.0 - 1.0
# Embedding: [-0.0206376351, 0.0345234685, ...]
# Text Embedding: [-0.0207006838, -0.00251058186, ...]

Étape suivante

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