Contentstream mit multimodalem KI-Modell generieren

In diesem Codebeispiel wird gezeigt, wie Sie mit Modellen der generativen KI Text in einem Streaming-Format basierend auf einer Kombination aus Video-, Bild- und Texteingaben generieren.

Codebeispiel

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Go-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

func generateContent(w io.Writer, projectID, modelName string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, "us-central1")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)
	iter := model.GenerateContentStream(
		ctx,
		genai.FileData{
			MIMEType: "video/mp4",
			FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4",
		},
		genai.FileData{
			MIMEType: "video/jpeg",
			FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg",
		},
		genai.Text("Are these video and image correlated?"),
	)
	for {
		resp, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if len(resp.Candidates) == 0 || len(resp.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
			return errors.New("empty response from model")
		}
		if err != nil {
			return err
		}

		fmt.Fprint(w, "generated response: ")
		for _, c := range resp.Candidates {
			for _, p := range c.Content.Parts {
				fmt.Fprintf(w, "%s ", p)
			}
		}
		fmt.Fprint(w, "\n")
	}
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;

public class StreamingMultimodal {
  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-2.0-flash-001";

    streamingMultimodal(projectId, location, modelName);
  }

  // Ask a simple question and get the response via streaming.
  public static void streamingMultimodal(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";

      // Stream the result.
      model.generateContentStream(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri),
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", imgUri),
              "Are this video and image correlated?"
          ))
          .stream()
          .forEach(System.out::println);
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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 = process.env.LOCATION;
const MODEL = 'gemini-2.0-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.generateContentStream(request);

  for await (const item of result.stream) {
    console.log(item.candidates[0].content.parts[0].text);
  }
}

Nächste Schritte

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