멀티모달 프롬프트에서 텍스트 생성
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
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
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Generate text from multimodal prompt\n\nThis sample demonstrates how to generate text from a multimodal prompt using the Gemini model. The prompt consists of three images and two text prompts. The model generates a text response that describes the images and the text prompts.\n\nCode sample\n-----------\n\n### Python\n\n\nBefore trying this sample, follow the Python setup instructions in the\n[Vertex AI quickstart using\nclient libraries](/vertex-ai/docs/start/client-libraries).\n\n\nFor more information, see the\n[Vertex AI Python API\nreference documentation](/python/docs/reference/aiplatform/latest).\n\n\nTo authenticate to Vertex AI, set up Application Default Credentials.\nFor more information, see\n\n[Set up authentication for a local development environment](/docs/authentication/set-up-adc-local-dev-environment).\n\n from google import genai\n from google.genai.types import HttpOptions, Part\n\n client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version=\"v1\"))\n # TODO(Developer): Update the below file paths to your images\n # image_path_1 = \"path/to/your/image1.jpg\"\n # image_path_2 = \"path/to/your/image2.jpg\"\n with open(image_path_1, \"rb\") as f:\n image_1_bytes = f.read()\n with open(image_path_2, \"rb\") as f:\n image_2_bytes = f.read()\n\n response = client.models.generate_content(\n model=\"gemini-2.5-flash\",\n contents=[\n \"Generate a list of all the objects contained in both images.\",\n Part.from_bytes(data=image_1_bytes, mime_type=\"image/jpeg\"),\n Part.from_bytes(data=image_2_bytes, mime_type=\"image/jpeg\"),\n ],\n )\n print(response.text)\n # Example response:\n # Okay, here's a jingle combining the elements of both sets of images, focusing on ...\n # ...\n\nWhat's next\n-----------\n\n\nTo search and filter code samples for other Google Cloud products, see the\n[Google Cloud sample browser](/docs/samples?product=googlegenaisdk)."]]