Konfigurasi untuk membuat konten dengan Model AI Multimodal

Contoh ini menunjukkan cara memberikan konfigurasi pengguna ke Model AI Multimodal

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

Contoh kode

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Go Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithConfig shows how to generate text using a text prompt and custom configuration.
func generateWithConfig(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"
	contents := genai.Text("Why is the sky blue?")
	// See the documentation: https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.types.GenerateContentConfig
	config := &genai.GenerateContentConfig{
		Temperature:      genai.Ptr(float32(0.0)),
		CandidateCount:   int32(1),
		ResponseMIMEType: "application/json",
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// {
	//   "explanation": "The sky is blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering ...
	// }

	return nil
}

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Why is the sky blue?",
    # See the SDK documentation at
    # https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.types.GenerateContentConfig
    config=GenerateContentConfig(
        temperature=0,
        candidate_count=1,
        response_mime_type="application/json",
        top_p=0.95,
        top_k=20,
        seed=5,
        max_output_tokens=500,
        stop_sequences=["STOP!"],
        presence_penalty=0.0,
        frequency_penalty=0.0,
    ),
)
print(response.text)
# Example response:
# {
#   "explanation": "The sky appears blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering. When ...
# }

Langkah berikutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat Google Cloud browser contoh.