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.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

• Textgenerierung

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"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateChatStreamWithText shows how to generate chat stream using a text prompt.
func generateChatStreamWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"

	chatSession, err := client.Chats.Create(ctx, modelName, nil, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai chat session: %w", err)
	}

	var streamErr error
	contents := genai.Part{Text: "Why is the sky blue?"}

	stream := chatSession.SendMessageStream(ctx, contents)
	stream(func(resp *genai.GenerateContentResponse, err error) bool {
		if err != nil {
			streamErr = err
			return false
		}
		for _, cand := range resp.Candidates {
			for _, part := range cand.Content.Parts {
				fmt.Fprintln(w, part.Text)
			}
		}
		return true
	})

	// Example response:
	// The
	// sky appears blue due to a phenomenon called **Rayleigh scattering**.
	// Here's a breakdown:
	// ...

	return streamErr
}

Python

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

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

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
chat_session = client.chats.create(model="gemini-2.5-flash")

for chunk in chat_session.send_message_stream("Why is the sky blue?"):
    print(chunk.text, end="")
# Example response:
# The
#  sky appears blue due to a phenomenon called **Rayleigh scattering**. Here's
#  a breakdown of why:
# ...

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