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Generar contenido de texto en streaming con el modelo generativo

En este ejemplo se muestra cómo usar modelos generativos para generar texto en formato de streaming.

Investigar más

Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Generar contenido con la API de Gemini en Vertex AI

Código de ejemplo

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las Go instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithTextStream shows how to generate text stream using a text prompt.
func generateWithTextStream(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?")

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

		chunk := resp.Text()

		fmt.Fprintln(w, chunk)
	}

	// Example response:
	// The
	//  sky is blue
	//  because of a phenomenon called **Rayleigh scattering**. Here's the breakdown:
	// ...

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las Java instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vertex AI.


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.ResponseStream;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;

public class TextGenerationWithTextStream {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String contents = "Why is the sky blue?";
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId, contents);
  }

  // Generates text stream with text input
  public static String generateContent(String modelId, String contents) {
    // 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()) {

      StringBuilder responseTextBuilder = new StringBuilder();

      try (ResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream =
          client.models.generateContentStream(modelId, contents, null)) {

        for (GenerateContentResponse chunk : responseStream) {
          System.out.print(chunk.text());
          responseTextBuilder.append(chunk.text());
        }
      }
      // Example response:
      // The sky appears blue due to a phenomenon called **Rayleigh scattering**. Here's
      // a breakdown of why:
      // ...
      return responseTextBuilder.toString();
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.js instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

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

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

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

  const response = await ai.models.generateContentStream({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: 'Why is the sky blue?',
  });

  let response_text = '';
  for await (const chunk of response) {
    response_text += chunk.text;
    console.log(chunk.text);
  }
  return response_text;
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las Python instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vertex AI.

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="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:
# ...

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