Générer un flux de contenu avec un modèle d'IA multimodal

L'exemple de code montre comment utiliser des modèles d'IA générative pour générer du texte en flux continu sur la base d'une combinaison d'entrées de type texte, image et vidéo.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez la page suivante :

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"
	"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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation 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. 

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:
# ...

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud , consultez l'explorateur d'exemplesGoogle Cloud .