Vertex AI API for Gemini にリクエストを送信する

プログラミング言語 SDK または REST API を使用して Vertex AI の Gemini API にリクエストを送信し、Google Cloud で生成 AI アプリケーションの構築を開始します。

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環境の設定方法については、こちらをクリックしてください

環境の設定方法については、次のいずれかのタブを選択してください。

Python

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    4.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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  5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    6.

  6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

  8. 次のコマンドを実行して、Vertex AI SDK for Python をインストールまたは更新します。

    pip3 install --upgrade "google-cloud-aiplatform>=1.38"

Node.js

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    Activate Cloud Shell

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  7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

  8. 次のコマンドを実行して、Vertex AI SDK for Node.js をインストールまたは更新します。

    npm install @google-cloud/vertexai

Java

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    Go to project selector

  3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    4.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    6.

  6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

  8. google-cloud-vertexai を依存関係として追加するには、環境に適したコードを追加します。

    BOM ありの Maven

    pom.xml に次の HTML を追加します。

    <dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.32.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

    BOM なしの Maven

    pom.xml に次の HTML を追加します。

    <dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId>
  <version>0.4.0</version>
</dependency>

    Gradle without BOM

    Add the following to your build.gradle

    implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vertexai:0.4.0'

Go

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    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

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    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

  8. 利用可能な Vertex AI API Go パッケージを確認して、プロジェクトのニーズに最適なパッケージを判断します。

    • パッケージ cloud.google.com/go/vertexai（推奨）

      vertexai は人の手で作成されたパッケージで、一般的な機能へのアクセスを提供します。

      Vertex AI API を使用して構築するほとんどのデベロッパーにとって、これは出発点としておすすめのパッケージです。このパッケージに含まれていない機能にアクセスするには、自動生成された aiplatform を使用してください。

    • パッケージ cloud.google.com/go/aiplatform

      aiplatform は自動生成されたパッケージです。

      このパッケージは、人が作成した vertexai パッケージではまだ提供されていない Vertex AI API 機能にアクセスする必要があるプロジェクトを対象としています。

  9. 次のいずれかのコマンドを実行して、プロジェクトのニーズに基づいて必要な Go パッケージをインストールします。

    # Human authored package. Recommended for most developers.
go get cloud.google.com/go/vertexai
    
    
# Auto-generated package.
go get cloud.google.com/go/aiplatform

C#

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  3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    4.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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  5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    6.

  6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

REST

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    4.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    6.

  6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

    At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  7. 次のように入力して、環境変数を構成します。PROJECT_ID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。
    MODEL_ID="gemini-1.5-flash-002"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"
  8. エンドポイントをプロビジョニングします。
    gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}

  9. 省略可: Cloud Shell を使用しているときに Cloud Shell の承認を求められた場合は、[承認] をクリックします。

テキストのみのリクエストを送信する

ローカル環境を設定したら、テキストのみのリクエストを Vertex AI Gemini API に送信します。次のサンプルは、花専門店の候補となる名前のリストを返します。

Python

プロンプト リクエストを送信するには、Python ファイル（.py）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。PROJECT_ID の値を Google Cloud プロジェクトの ID に設定します。次に、コマンドラインまたは IDE から Python ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

response = model.generate_content(
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?"
)

print(response.text)
# Example response:
# **Emphasizing the Dried Aspect:**
# * Everlasting Blooms
# * Dried & Delightful
# * The Petal Preserve
# ...

Node.js

プロンプト リクエストを送信するには、Node.js ファイル（.js）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。PROJECT_ID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。その後、コマンドラインまたは IDE から JavaScript ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function generate_from_text_input(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const prompt =
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

  const resp = await generativeModel.generateContent(prompt);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

プロンプト リクエストを送信するには、Java ファイル（.java）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。your-google-cloud-project-id を Google Cloud プロジェクト ID に設定します。その後、コマンドラインまたは IDE から Java ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class TextInput {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";
    String textPrompt =
        "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of"
            + " dried flowers?";

    String output = textInput(projectId, location, modelName, textPrompt);
    System.out.println(output);
  }

  // Passes the provided text input to the Gemini model and returns the text-only response.
  // For the specified textPrompt, the model returns a list of possible store names.
  public static String textInput(
      String projectId, String location, String modelName, String textPrompt) 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      GenerateContentResponse response = model.generateContent(textPrompt);
      String output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Go

プロンプト リクエストを送信するには、Go ファイル（.go）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。projectID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。その後、コマンドラインまたは IDE から Go ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func generateContentFromText(w io.Writer, projectID string) error {
	location := "us-central1"
	modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	gemini := client.GenerativeModel(modelName)
	prompt := genai.Text(
		"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	// See the JSON response in
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/vertexai/genai#GenerateContentResponse.
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#

プロンプト リクエストを送信するには、C# ファイル（.cs）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。your-project-id を Google Cloud プロジェクト ID に設定します。その後、コマンドラインまたは IDE から C# ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class TextInputSample
{
    public async Task<string> TextInput(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();
        string prompt = @"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

このプロンプト リクエストは、Cloud Shell、コマンドライン、IDE から送信できます。必要に応じて、REST 呼び出しをアプリケーションに埋め込むこともできます。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "text": "What\'s a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?"
      }
    ]
  }
}'

モデルによりレスポンスが返されます。レスポンスはセクション内で生成され、各セクションの安全性が個別に評価されます。

画像を含むリクエストを送信する

ローカル環境を設定したら、テキストと画像を含むリクエストを Vertex AI Gemini API に送信します。次のサンプルは、指定された画像（Java サンプルの画像）の説明を返します。

Python

プロンプト リクエストを送信するには、Python ファイル（.py）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。PROJECT_ID の値を Google Cloud プロジェクトの ID に設定します。次に、コマンドラインまたは IDE から Python ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

response = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg",
        ),
        "What is shown in this image?",
    ]
)

print(response.text)
# That's a lovely overhead shot of a rustic-style breakfast or brunch spread.
# Here's what's in the image:
# * **Blueberry scones:** Several freshly baked blueberry scones are arranged on parchment paper.
# They look crumbly and delicious.
# ...

Node.js

プロンプト リクエストを送信するには、Node.js ファイル（.js）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。PROJECT_ID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。その後、コマンドラインまたは IDE から JavaScript ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function createNonStreamingMultipartContent(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001',
  image = 'gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg',
  mimeType = 'image/jpeg'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  // Instantiate the model
  const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  // For images, the SDK supports both Google Cloud Storage URI and base64 strings
  const filePart = {
    fileData: {
      fileUri: image,
      mimeType: mimeType,
    },
  };

  const textPart = {
    text: 'what is shown in this image?',
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  console.log('Prompt Text:');
  console.log(request.contents[0].parts[1].text);

  console.log('Non-Streaming Response Text:');

  // Generate a response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);

  // Select the text from the response
  const fullTextResponse =
    response.response.candidates[0].content.parts[0].text;

  console.log(fullTextResponse);
}

Java

プロンプト リクエストを送信するには、Java ファイル（.java）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。your-google-cloud-project-id を Google Cloud プロジェクト ID に設定します。その後、コマンドラインまたは IDE から Java ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import java.io.IOException;

public class Quickstart {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    String output = quickstart(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Analyzes the provided Multimodal input.
  public static String quickstart(String projectId, String location, String modelName)
      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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String imageUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(ContentMaker.fromMultiModalData(
          PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/png", imageUri),
          "What's in this photo"
      ));

      return response.toString();
    }
  }
}

Go

プロンプト リクエストを送信するには、Go ファイル（.go）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。projectID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。その後、コマンドラインまたは IDE から Go ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func tryGemini(w io.Writer, projectID string, location string, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	gemini := client.GenerativeModel(modelName)

	img := genai.FileData{
		MIMEType: "image/jpeg",
		FileURI:  "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg",
	}
	prompt := genai.Text("What is in this image?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, img, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#

プロンプト リクエストを送信するには、C# ファイル（.cs）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。your-project-id を Google Cloud プロジェクト ID に設定します。その後、コマンドラインまたは IDE から C# ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。


using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

public class GeminiQuickstart
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        // Create client
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        // Initialize content request
        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            GenerationConfig = new GenerationConfig
            {
                Temperature = 0.4f,
                TopP = 1,
                TopK = 32,
                MaxOutputTokens = 2048
            },
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What's in this photo?" },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "image/png", FileUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }
                    }
                }
            }
        };

        // Make the request, returning a streaming response
        using PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream response = predictionServiceClient.StreamGenerateContent(generateContentRequest);

        StringBuilder fullText = new();

        // Read streaming responses from server until complete
        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
        }

        return fullText.ToString();
    }
}

REST

このプロンプト リクエストは、Cloud Shell、コマンドライン、IDE から送信できます。必要に応じて、REST 呼び出しをアプリケーションに埋め込むこともできます。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
      "fileData": {
        "mimeType": "image/jpeg",
        "fileUri": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"
        }
      },
      {
        "text": "Describe this picture."
      }
    ]
  }
}'

モデルによりレスポンスが返されます。レスポンスはセクション内で生成され、各セクションの安全性が個別に評価されます。

音声と動画を含むリクエストを送信する

ローカル環境を設定したら、テキスト、音声、動画を含むリクエストを Vertex AI Gemini API に送信します。次のサンプルは、指定された動画の説明を音声トラックの重要な部分を含めて返します。

Python

プロンプト リクエストを送信するには、Python ファイル（.py）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。PROJECT_ID の値を Google Cloud プロジェクトの ID に設定します。次に、コマンドラインまたは IDE から Python ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。


import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

prompt = """
Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.
"""

video_file = Part.from_uri(
    uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
    mime_type="video/mp4",
)

contents = [video_file, prompt]

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)
# Example response:
# Here is a description of the video.
# ... Then, the scene changes to a woman named Saeko Shimada..
# She says, "Tokyo has many faces. The city at night is totally different
# from what you see during the day."
# ...

Node.js

プロンプト リクエストを送信するには、Node.js ファイル（.js）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。PROJECT_ID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。その後、コマンドラインまたは IDE から JavaScript ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function analyze_video_with_audio(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const filePart = {
    file_data: {
      file_uri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4',
      mime_type: 'video/mp4',
    },
  };
  const textPart = {
    text: `
    Provide a description of the video.
    The description should also contain anything important which people say in the video.`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

プロンプト リクエストを送信するには、Java ファイル（.java）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。your-google-cloud-project-id を Google Cloud プロジェクト ID に設定します。その後、コマンドラインまたは IDE から Java ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。


import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class VideoInputWithAudio {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    videoAudioInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input, including its audio track.
  public static String videoAudioInput(String projectId, String location, String modelName)
      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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "Provide a description of the video.\n The description should also "
                  + "contain anything important which people say in the video.",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri)
          ));

      String output = ResponseHandler.getText(response);
      System.out.println(output);

      return output;
    }
  }
}

Go

プロンプト リクエストを送信するには、Go ファイル（.go）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。projectID は、Google Cloud プロジェクトの ID に置き換えます。その後、コマンドラインまたは IDE から Go ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"mime"
	"path/filepath"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// generateMultimodalContent shows how to send video and text prompts to a model, writing the response to
// the provided io.Writer.
func generateMultimodalContent(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext("pixel8.mp4")),
		FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(`
			Provide a description of the video.
			The description should also contain anything important which people say in the video.
	`))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	return nil
}

C#

プロンプト リクエストを送信するには、C# ファイル（.cs）を作成し、次のコードをファイルにコピーします。your-project-id を Google Cloud プロジェクト ID に設定します。その後、コマンドラインまたは IDE から C# ファイルを実行するか、必要に応じてコードをアプリケーションに埋め込みます。


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class VideoInputWithAudio
{
    public async Task<string> DescribeVideo(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "video/mp4", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" }}
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

このプロンプト リクエストは、Cloud Shell、コマンドライン、IDE から送信できます。必要に応じて、REST 呼び出しをアプリケーションに埋め込むこともできます。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \
$'{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
      "fileData": {
        "mimeType": "video/mp4",
        "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"
        }
      },
      {
        "text": "Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video."
      }
    ]
  }
}'

モデルによりレスポンスが返されます。レスポンスはセクション内で生成され、各セクションの安全性が個別に評価されます。

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