멀티모달 프롬프트에서 텍스트 생성

이 샘플은 Gemini 모델을 사용하여 멀티모달 프롬프트에서 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다. 프롬프트는 이미지 세 개와 텍스트 프롬프트 두 개로 구성됩니다. 모델은 이미지와 텍스트 프롬프트를 설명하는 텍스트 응답을 생성합니다.

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 TextGenerationWithMultiLocalImage {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    String localImageFilePath1 = "your/local/img1.jpg";
    String localImageFilePath2 = "your/local/img2.jpg";
    generateContent(modelId, localImageFilePath1, localImageFilePath2);
  }

  // Generates text using multiple local images
  public static String generateContent(
      String modelId, String localImageFilePath1, String localImageFilePath2) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and 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 local files.
      byte[] localFileImg1Bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(localImageFilePath1));
      byte[] localFileImg2Bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(localImageFilePath2));

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromBytes(localFileImg1Bytes, "image/jpeg"),
                  Part.fromBytes(localFileImg2Bytes, "image/jpeg"),
                  Part.fromText("Generate a list of all the objects contained in both images")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Based on both images, here are the objects contained in both:
      //
      // 1.  **Coffee cups (or mugs)**: Both images feature one or more cups containing a beverage.
      // 2.  **Coffee (or a similar beverage)**: Both images contain a liquid beverage in the cups,
      // appearing to be coffee or a coffee-like drink.
      // 3.  **Table (or a flat surface)**: Both compositions are set on a flat surface, likely a
      // table or countertop.
      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';

function loadImageAsBase64(path) {
  const bytes = fs.readFileSync(path);
  return bytes.toString('base64');
}

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION,
  imagePath1,
  imagePath2
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  // TODO(Developer): Update the below file paths to your images
  const image1 = loadImageAsBase64(imagePath1);
  const image2 = loadImageAsBase64(imagePath2);

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            text: 'Generate a list of all the objects contained in both images.',
          },
          {
            inlineData: {
              data: image1,
              mimeType: 'image/jpeg',
            },
          },
          {
            inlineData: {
              data: image2,
              mimeType: 'image/jpeg',
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  //  Okay, here's a jingle combining the elements of both sets of images, focusing on ...
  //  ...

  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"))
# TODO(Developer): Update the below file paths to your images
# image_path_1 = "path/to/your/image1.jpg"
# image_path_2 = "path/to/your/image2.jpg"
with open(image_path_1, "rb") as f:
    image_1_bytes = f.read()
with open(image_path_2, "rb") as f:
    image_2_bytes = f.read()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        "Generate a list of all the objects contained in both images.",
        Part.from_bytes(data=image_1_bytes, mime_type="image/jpeg"),
        Part.from_bytes(data=image_2_bytes, mime_type="image/jpeg"),
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's a jingle combining the elements of both sets of images, focusing on ...
# ...

다음 단계

다른 Google Cloud 제품의 코드 샘플을 검색하고 필터링하려면 Google Cloud 샘플 브라우저 참조하기