Usar Gemini para resumir vídeos de YouTube

En este ejemplo se muestra cómo usar Gemini para resumir vídeos de YouTube.

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"
)

// generateWithYTVideo shows how to generate text using a YouTube video as input.
func generateWithYTVideo(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.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: "Write a short and engaging blog post based on this video."},
			{FileData: &genai.FileData{
				FileURI:  "https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM",
				MIMEType: "video/mp4",
			}},
		},
			Role: "user"},
	}

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

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// Okay, here’s a short and engaging blog post based on the provided video.
	//
	// **Google's 25th: A Look Back at What We've Searched**
	// ...

	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.

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 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;

public class TextGenerationWithYoutubeVideo {

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

  // Generates text with YouTube video input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // 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()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromUri("https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM", "video/mp4"),
                  Part.fromText("Write a short and engaging blog post based on this video.")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // 25 Years of Curiosity: A Google Anniversary Dive into What the World Searched For
      //
      // Remember a time before instant answers were just a click away? 25 years ago, Google
      // launched, unleashing a wave of curiosity that has since charted the collective interests,
      // anxieties, and celebrations of humanity...
      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.

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.

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"

response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents=[
        Part.from_uri(
            file_uri="https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "Write a short and engaging blog post based on this video.",
    ],
)

print(response.text)
# Example response:
# Here's a short blog post based on the video provided:
#
# **Google Turns 25: A Quarter Century of Search!**
# ...

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