Genera un flujo de contenido con el modelo de IA multimodal

En esta muestra de código, se indica cómo usar modelos de IA generativa para generar texto en un formato de transmisión basado en una combinación de entradas de video, imagen y texto.

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Para obtener documentación en la que se incluye esta muestra de código, consulta lo siguiente:

Muestra de código

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Go.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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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