생성형 AI를 사용하여 멀티모달 데이터에서 콘텐츠 생성

이 샘플은 텍스트, 이미지, 동영상 조합에서 콘텐츠를 생성하는 기능을 보여줍니다.

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코드 샘플

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Java API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

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;

public class Multimodal {
  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 output = nonStreamingMultimodal(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Ask a simple question and get the response.
  public static String nonStreamingMultimodal(String projectId, String location, String modelName)
      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)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4";
      String imgUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg";

      // Get the response from the model.
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri),
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", imgUri),
              "Are this video and image correlated?"
          ));

      // Extract the generated text from the model's response.
      String output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

const {VertexAI} = 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-1.5-flash-001';

async function generateContent() {
  // Initialize Vertex AI
  const vertexAI = new VertexAI({project: PROJECT_ID, location: LOCATION});
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({model: MODEL});

  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            file_data: {
              file_uri: 'gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4',
              mime_type: 'video/mp4',
            },
          },
          {
            file_data: {
              file_uri:
                'gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg',
              mime_type: 'image/jpeg',
            },
          },
          {text: 'Are this video and image correlated?'},
        ],
      },
    ],
  };

  const result = await generativeModel.generateContent(request);

  console.log(result.response.candidates[0].content.parts[0].text);
}

Python

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Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")
response = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4", "video/mp4"
        ),
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg",
            "image/jpeg",
        ),
        "Are these video and image correlated?",
    ]
)

print(response.text)

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