Gemini를 사용하여 로컬 동영상 파일 요약

이 샘플에서는 Gemini를 사용하여 로컬 동영상 파일을 요약하는 방법을 보여줍니다.

코드 샘플

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Java API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

public class TextGenerationWithLocalVideo {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with local video input
  public static String generateContent(String modelId) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      // Read content from the local video.
      byte[] videoData = Files.readAllBytes(Paths.get("resources/describe_video_content.mp4"));

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromBytes(videoData, "video/mp4"),
                  Part.fromText("Write a short and engaging blog post based on this video.")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // More Than Just a Climb: Finding Your Flow on the Wall
      // There's something captivating about watching a climber in their element. This short clip
      // offers a perfect glimpse into the focused world of indoor climbing, where precision meets
      // power...
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');
const fs = require('fs');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateText(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const videoContent = fs.readFileSync('test-data/describe_video_content.mp4');

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: [
      {text: 'hello-world'},
      {
        inlineData: {
          data: videoContent.toString('base64'),
          mimeType: 'video/mp4',
        },
      },
      {text: 'Write a short and engaging blog post based on this video.'},
    ],
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  // Okay, here's a short and engaging blog post based on the climbing video:
  // **Title: Conquering the Wall: A Glimpse into the World of Indoor Climbing**
  // ...

  return response.text;
}

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
model_id = "gemini-2.5-flash"

# Read local video file content
with open("test_data/describe_video_content.mp4", "rb") as fp:
    # Video source: https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/generative-ai/video/describe_video_content.mp4
    video_content = fp.read()

response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents=[
        Part.from_text(text="hello-world"),
        Part.from_bytes(data=video_content, mime_type="video/mp4"),
        "Write a short and engaging blog post based on this video.",
    ],
)

print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's a short and engaging blog post based on the climbing video:
# **Title: Conquering the Wall: A Glimpse into the World of Indoor Climbing**
# ...

다음 단계

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