Aceda aos modelos Gemini a partir de um fluxo de trabalho com o Vertex AI

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A IA generativa na Vertex AI (também conhecida como IA gen ou IA gen) dá-lhe acesso aos modelos de IA generativa da Google para várias modalidades (texto, código, imagens e voz). Pode testar e otimizar estes modelos de linguagem (conteúdo extenso) (MDLs/CE) e, em seguida, implementá-los para utilização nas suas aplicações com tecnologia de IA. Para mais informações, consulte a vista geral da IA generativa na Vertex AI.

O Vertex AI tem uma variedade de modelos base da IA generativa que são acessíveis através de uma API, incluindo os modelos usados neste guia. Para mais informações sobre como escolher um modelo, consulte Modelos Google.

Cada modelo é exposto através de um ponto final do publicador específico do seu Google Cloud projeto, pelo que não é necessário implementar o modelo base, a menos que precise ajustá-lo para um caso de utilização específico. Pode enviar um comando para o ponto final do publicador. Um comando é um pedido de linguagem natural enviado a um MDG para obter uma resposta.

Este tutorial demonstra fluxos de trabalho que geram respostas a partir de modelos da Vertex AI através do envio de comandos de texto para os pontos finais do publicador usando um conetor do Workflows ou um pedido HTTP POST. Para mais informações, consulte a vista geral do conetor da API Vertex AI e faça um pedido HTTP.

Tenha em atenção que pode implementar e executar cada fluxo de trabalho de forma independente.

Objetivos

Neste tutorial, vai fazer o seguinte:

1. Ative as APIs Vertex AI e Workflows e conceda a função de utilizador do Vertex AI (roles/aiplatform.user) à sua conta de serviço. Esta função permite o acesso à maioria das capacidades da Vertex AI. Para mais informações sobre a configuração da Vertex AI, consulte Configure um projeto e um ambiente de desenvolvimento.
2. Implemente e execute um fluxo de trabalho que peça a um modelo da Vertex AI para descrever uma imagem disponível publicamente através do Cloud Storage. Para mais informações, consulte o artigo Torne os dados públicos.
3. Implemente e execute um fluxo de trabalho que percorre uma lista de países em paralelo e envia comandos a um modelo do Vertex AI para gerar e devolver os históricos dos países. A utilização de ramificações paralelas permite reduzir o tempo de execução total iniciando as chamadas para o MDG em simultâneo e aguardando a conclusão de todas antes de combinar os resultados. Para mais informações, consulte o artigo Execute passos do fluxo de trabalho em paralelo.
4. Implemente um fluxo de trabalho que possa resumir um documento grande. Uma vez que existe um limite para a janela de contexto que define a retrospetiva do modelo durante a preparação (e para as previsões), o fluxo de trabalho divide o documento em partes mais pequenas e, em seguida, pede a um modelo do Vertex AI que resuma cada parte em paralelo. Para mais informações, consulte os artigos Vista geral das estratégias de pedidos e Horizonte de previsão, janela de contexto e janela de previsão.

Custos

Neste documento, usa os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

• Vertex AI
• Workflows

Para gerar uma estimativa de custos com base na sua utilização projetada, use a calculadora de preços.

Os novos Google Cloud utilizadores podem ser elegíveis para uma avaliação gratuita.

Quando terminar as tarefas descritas neste documento, pode evitar a faturação contínua eliminando os recursos que criou. Para mais informações, consulte o artigo Limpe.

Antes de começar

Antes de experimentar os exemplos neste tutorial, certifique-se de que concluiu o seguinte.

Consola

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.

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

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI and Workflows APIs.

Enable the APIs

Create a service account:

1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
2. Select your project.

3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

4. Click Create and continue.

5. Grant the Vertex AI > Vertex AI User role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select Vertex AI > Vertex AI User.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
6. Click Continue.

7. Click Done to finish creating the service account.

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

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

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Enable the Vertex AI and Workflows APIs.

Enable the APIs

Create a service account:

1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
2. Select your project.

3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

4. Click Create and continue.

5. Grant the Vertex AI > Vertex AI User role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select Vertex AI > Vertex AI User.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
6. Click Continue.

7. Click Done to finish creating the service account.

gcloud

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Enable the APIs

Create a service account:

1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
2. Select your project.

3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

4. Click Create and continue.

5. Grant the roles/aiplatform.user role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select roles/aiplatform.user.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
6. Click Continue.

7. Click Done to finish creating the service account.

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

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI and Workflows APIs.

Enable the APIs

Create a service account:

1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
2. Select your project.

3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

4. Click Create and continue.

5. Grant the roles/aiplatform.user role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select roles/aiplatform.user.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
6. Click Continue.

7. Click Done to finish creating the service account.

Implemente um fluxo de trabalho que descreva uma imagem

Implemente um fluxo de trabalho que use um método de conector (generateContent) para fazer um pedido a um ponto final do publicador do modelo. O método oferece suporte para a geração de conteúdo com entradas multimodais.

O fluxo de trabalho fornece um comando de texto e o URI de uma imagem disponível publicamente num contentor do Cloud Storage. Pode ver a imagem e, na Google Cloud consola, pode ver os detalhes do objeto.

O fluxo de trabalho devolve uma descrição da imagem a partir da resposta gerada do modelo.

Para mais informações sobre os parâmetros do corpo do pedido HTTP usados quando pede ao MDG, e os elementos do corpo da resposta, consulte a referência da API Gemini.

Consola

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Fluxos de trabalho.

   Aceda a Fluxos de trabalho

2. Clique em Criar.

3. Introduza um nome para o novo fluxo de trabalho: describe-image.

4. Na lista Região, selecione us-central1 (Iowa).

5. Para a conta de serviço, selecione a conta de serviço que criou anteriormente.

6. Clicar em Seguinte.

7. No editor de fluxos de trabalho, introduza a seguinte definição para o seu fluxo de trabalho:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - text_combined: ""
       - ask_llm:
           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
           args:
               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
               region: ${location}
               body:
                   contents:
                       role: user
                       parts:
                       - fileData:
                           mimeType: image/jpeg
                           fileUri: ${args.image_url}
                       - text: Describe this picture in detail
                   generation_config:
                       temperature: 0.4
                       max_output_tokens: 2048
                       top_p: 1
                       top_k: 32
           result: llm_response
       - return_result:
           return:
               image_url: ${args.image_url}
               image_description: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}

8. Clique em Implementar.

gcloud

1. Crie um ficheiro de código-fonte para o seu fluxo de trabalho:

   touch describe-image.yaml

2. Num editor de texto, copie o seguinte fluxo de trabalho para o ficheiro de código-fonte:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - text_combined: ""
       - ask_llm:
           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
           args:
               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
               region: ${location}
               body:
                   contents:
                       role: user
                       parts:
                       - fileData:
                           mimeType: image/jpeg
                           fileUri: ${args.image_url}
                       - text: Describe this picture in detail
                   generation_config:
                       temperature: 0.4
                       max_output_tokens: 2048
                       top_p: 1
                       top_k: 32
           result: llm_response
       - return_result:
           return:
               image_url: ${args.image_url}
               image_description: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}

3. Implemente o fluxo de trabalho introduzindo o seguinte comando:

   gcloud workflows deploy describe-image \
       --source=describe-image.yaml \
       --location=us-central1 \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Execute o fluxo de trabalho

A execução de um fluxo de trabalho executa a definição do fluxo de trabalho atual associada ao fluxo de trabalho.

Consola

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Fluxos de trabalho.

   Aceda a Fluxos de trabalho

2. Na página Fluxos de trabalho, selecione o fluxo de trabalho describe-image para aceder à respetiva página de detalhes.

3. Na página Detalhes do fluxo de trabalho, clique em Executar.

4. Para a Entrada, introduza o seguinte:

   {"image_url":"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"}

5. Clique novamente em Executar.

6. Veja os resultados do fluxo de trabalho no painel Saída.

   O resultado deve ser semelhante ao seguinte:

   {
     "image_description": "There are three pink peony flowers on the right side of the picture[]...]There is a white napkin on the table.",
     "image_url": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"
   }

gcloud

1. Abra um terminal.

2. Execute o fluxo de trabalho:

   gcloud workflows run describe-image \
       --data='{"image_url":"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"}'

   Os resultados da execução devem ser semelhantes aos seguintes:

     Waiting for execution [258b530e-a093-46d7-a4ff-cbf5392273c0] to complete...done.
     argument: '{"image_url":"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"}'
     createTime: '2024-02-09T13:59:32.166409938Z'
     duration: 4.174708484s
     endTime: '2024-02-09T13:59:36.341118422Z'
     name: projects/1051295516635/locations/us-central1/workflows/describe-image/executions/258b530e-a093-46d7-a4ff-cbf5392273c0
     result: "{\"image_description\":\"The picture shows a rustic table with a white surface,\
       \ on which there are several scones with blueberries, as well as two cups of coffee\
       [...]
       \ on the table. The background of the table is a dark blue color.\",\"image_url\"\
       :\"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg\"}"
     startTime: '2024-02-09T13:59:32.166409938Z'
     state: SUCCEEDED

Implemente um fluxo de trabalho que gere históricos de países

Implemente um fluxo de trabalho que percorra uma lista de entrada de países em paralelo e use um método de conetor (generateContent) para fazer um pedido a um ponto final do publicador de modelos. O método oferece suporte para a geração de conteúdo com entradas multimodais.

O fluxo de trabalho devolve os históricos de países gerados pelo modelo, combinando-os num mapa.

Para mais informações sobre os parâmetros do corpo do pedido HTTP usados quando pede ao MDG, e os elementos do corpo da resposta, consulte a referência da API Gemini.

Consola

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Fluxos de trabalho.

   Aceda a Fluxos de trabalho

2. Clique em Criar.

3. Introduza um nome para o novo fluxo de trabalho: gemini-pro-country-histories.

4. Na lista Região, selecione us-central1 (Iowa).

5. Para a conta de serviço, selecione a conta de serviço que criou anteriormente.

6. Clicar em Seguinte.

7. No editor de fluxos de trabalho, introduza a seguinte definição para o seu fluxo de trabalho:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - histories: {}
       - loop_over_countries:
           parallel:
               shared: [histories]
               for:
                   value: country
                   in: ${args.countries}
                   steps:
                       - ask_llm:
                           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
                           args:
                               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
                               region: ${location}
                               body:
                                   contents:
                                       role: "USER"
                                       parts:
                                           text: ${"Can you tell me about the history of " + country}
                                   generation_config:
                                       temperature: 0.5
                                       max_output_tokens: 2048
                                       top_p: 0.8
                                       top_k: 40
                           result: llm_response
                       - add_to_histories:
                           assign:
                               - histories[country]: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}
       - return_result:
           return: ${histories}

8. Clique em Implementar.

gcloud

1. Crie um ficheiro de código-fonte para o seu fluxo de trabalho:

   touch gemini-pro-country-histories.yaml

2. Num editor de texto, copie o seguinte fluxo de trabalho para o ficheiro de código-fonte:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - histories: {}
       - loop_over_countries:
           parallel:
               shared: [histories]
               for:
                   value: country
                   in: ${args.countries}
                   steps:
                       - ask_llm:
                           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
                           args:
                               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
                               region: ${location}
                               body:
                                   contents:
                                       role: "USER"
                                       parts:
                                           text: ${"Can you tell me about the history of " + country}
                                   generation_config:
                                       temperature: 0.5
                                       max_output_tokens: 2048
                                       top_p: 0.8
                                       top_k: 40
                           result: llm_response
                       - add_to_histories:
                           assign:
                               - histories[country]: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}
       - return_result:
           return: ${histories}

3. Implemente o fluxo de trabalho introduzindo o seguinte comando:

   gcloud workflows deploy gemini-pro-country-histories \
       --source=gemini-pro-country-histories.yaml \
       --location=us-central1 \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Execute o fluxo de trabalho

A execução de um fluxo de trabalho executa a definição do fluxo de trabalho atual associada ao fluxo de trabalho.

Consola

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Fluxos de trabalho.

   Aceda a Fluxos de trabalho

2. Na página Fluxos de trabalho, selecione o fluxo de trabalho gemini-pro-country-histories para aceder à respetiva página de detalhes.

3. Na página Detalhes do fluxo de trabalho, clique em Executar.

4. Para a Entrada, introduza o seguinte:

   {"countries":["Argentina", "Bhutan", "Cyprus", "Denmark", "Ethiopia"]}

5. Clique novamente em Executar.

6. Veja os resultados do fluxo de trabalho no painel Saída.

   O resultado deve ser semelhante ao seguinte:

   {
     "Argentina": "The history of Argentina is a complex and fascinating one, marked by periods of prosperity and decline, political [...]
     "Bhutan": "The history of Bhutan is a rich and fascinating one, dating back to the 7th century AD. Here is a brief overview: [...]
     "Cyprus": "The history of Cyprus is a long and complex one, spanning over 10,000 years. The island has been ruled by a succession [...]
     "Denmark": "1. **Prehistory and Early History (c. 12,000 BC - 800 AD)**\\n   - The earliest evidence of human habitation in Denmark [...]
     "Ethiopia": "The history of Ethiopia is a long and complex one, stretching back to the earliest human civilizations. The country is [...]
   }

gcloud

1. Abra um terminal.

2. Execute o fluxo de trabalho:

   gcloud workflows run gemini-pro-country-histories \
       --data='{"countries":["Argentina", "Bhutan", "Cyprus", "Denmark", "Ethiopia"]}' \
       --location=us-central1

   Os resultados da execução devem ser semelhantes aos seguintes:

     Waiting for execution [7ae1ccf1-29b7-4c2c-99ec-7a12ae289391] to complete...done.
     argument: '{"countries":["Argentina","Bhutan","Cyprus","Denmark","Ethiopia"]}'
     createTime: '2024-02-09T16:25:16.742349156Z'
     duration: 12.075968673s
     endTime: '2024-02-09T16:25:28.818317829Z'
     name: projects/1051295516635/locations/us-central1/workflows/gemini-pro-country-histories/executions/7ae1ccf1-29b7-4c2c-99ec-7a12ae289391
     result: "{\"Argentina\":\"The history of Argentina can be traced back to the arrival\
       [...]
       n* 2015: Argentina elects Mauricio Macri as president.\",\"Bhutan\":\"The history\
       [...]
       \ natural beauty, ancient monasteries, and friendly people.\",\"Cyprus\":\"The history\
       [...]
       ,\"Denmark\":\"The history of Denmark can be traced back to the Stone Age, with\
       [...]
       \ a high standard of living.\",\"Ethiopia\":\"The history of Ethiopia is long and\
       [...]
     startTime: '2024-02-09T16:25:16.742349156Z'
     state: SUCCEEDED

Implemente um fluxo de trabalho que resuma um documento grande

Implemente um fluxo de trabalho que divida um documento grande em partes mais pequenas, fazendo pedidos http.post a um ponto final do publicador de modelos em paralelo para que o modelo possa resumir cada parte em simultâneo. Por fim, o fluxo de trabalho combina todos os resumos parciais num resumo completo.

Para mais informações sobre os parâmetros do corpo do pedido HTTP usados quando pede ao MDG, e os elementos do corpo da resposta, consulte a referência da API Gemini.

A definição do fluxo de trabalho pressupõe que criou um contentor do Cloud Storage para o qual pode carregar um ficheiro de texto. Para mais informações acerca do conetor Workflows (googleapis.storage.v1.objects.get) usado para obter objetos do contentor do Cloud Storage, consulte a referência de conetores.

Depois de implementar o fluxo de trabalho, pode executá-lo criando um acionador do Eventarc adequado e, em seguida, carregando um ficheiro para o contentor. Para mais informações, consulte o artigo Encaminhe eventos do Cloud Storage para fluxos de trabalho. Tenha em atenção que têm de ser ativadas APIs adicionais e concedidas funções adicionais, incluindo a concessão à sua conta de serviço da função de utilizador do objeto de armazenamento (roles/storage.objectUser) que suporta a utilização de objetos do Cloud Storage. Para mais informações, consulte a secção Prepare-se para criar um acionador.

Consola

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Fluxos de trabalho.

   Aceda a Fluxos de trabalho

2. Clique em Criar.

3. Introduza um nome para o novo fluxo de trabalho: gemini-pro-summaries.

4. Na lista Região, selecione us-central1 (Iowa).

5. Para a conta de serviço, selecione a conta de serviço que criou anteriormente.

6. Clicar em Seguinte.

7. No editor de fluxos de trabalho, introduza a seguinte definição para o seu fluxo de trabalho:

   main:
       params: [input]
       steps:
       - assign_file_vars:
           assign:
               - file_size: ${int(input.data.size)}
               - chunk_size: 64000
               - n_chunks: ${int(file_size / chunk_size)}
               - summaries: []
               - all_summaries_concatenated: ""
       - loop_over_chunks:
           parallel:
               shared: [summaries]
               for:
                   value: chunk_idx
                   range: ${[0, n_chunks]}
                   steps:
                       - assign_bounds:
                           assign:
                               - lower_bound: ${chunk_idx * chunk_size}
                               - upper_bound: ${(chunk_idx + 1) * chunk_size}
                               - summaries: ${list.concat(summaries, "")}
                       - dump_file_content:
                           call: http.get
                           args:
                               url: ${"https://storage.googleapis.com/storage/v1/b/" + input.data.bucket + "/o/" + input.data.name + "?alt=media"}
                               auth:
                                   type: OAuth2
                               headers:
                                   Range: ${"bytes=" + lower_bound + "-" + upper_bound}
                           result: file_content
                       - assign_chunk:
                           assign:
                               - chunk: ${file_content.body}
                       - generate_chunk_summary:
                           call: ask_gemini_for_summary
                           args:
                               textToSummarize: ${chunk}
                           result: summary
                       - assign_summary:
                           assign:
                               - summaries[chunk_idx]: ${summary}
       - concat_summaries:
           for:
               value: summary
               in: ${summaries}
               steps:
                   - append_summaries:
                       assign:
                           - all_summaries_concatenated: ${all_summaries_concatenated + "\n" + summary}
       - reduce_summary:
           call: ask_gemini_for_summary
           args:
               textToSummarize: ${all_summaries_concatenated}
           result: final_summary
       - return_result:
           return:
               - summaries: ${summaries}
               - final_summary: ${final_summary}
   
   ask_gemini_for_summary:
       params: [textToSummarize]
       steps:
           - init:
               assign:
                   - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                   - location: "us-central1"
                   - model: "gemini-2.5-pro"
                   - summary: ""
           - call_gemini:
               call: http.post
               args:
                   url: ${"https://" + location + "-aiplatform.googleapis.com" + "/v1/projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model + ":generateContent"}
                   auth:
                       type: OAuth2
                   body:
                       contents:
                           role: user
                           parts:
                               - text: '${"Make a summary of the following text:\n\n" + textToSummarize}'
                       generation_config:
                           temperature: 0.2
                           maxOutputTokens: 2000
                           topK: 10
                           topP: 0.9
               result: gemini_response
           # Sometimes, there's no text, for example, due to safety settings
           - check_text_exists:
               switch:
               - condition: ${not("parts" in gemini_response.body.candidates[0].content)}
                 next: return_summary
           - extract_text:
               assign:
                   - summary: ${gemini_response.body.candidates[0].content.parts[0].text}
           - return_summary:
               return: ${summary}

8. Clique em Implementar.

gcloud

1. Crie um ficheiro de código-fonte para o seu fluxo de trabalho:

   touch gemini-pro-summaries.yaml

2. Num editor de texto, copie o seguinte fluxo de trabalho para o ficheiro de código-fonte:

   main:
       params: [input]
       steps:
       - assign_file_vars:
           assign:
               - file_size: ${int(input.data.size)}
               - chunk_size: 64000
               - n_chunks: ${int(file_size / chunk_size)}
               - summaries: []
               - all_summaries_concatenated: ""
       - loop_over_chunks:
           parallel:
               shared: [summaries]
               for:
                   value: chunk_idx
                   range: ${[0, n_chunks]}
                   steps:
                       - assign_bounds:
                           assign:
                               - lower_bound: ${chunk_idx * chunk_size}
                               - upper_bound: ${(chunk_idx + 1) * chunk_size}
                               - summaries: ${list.concat(summaries, "")}
                       - dump_file_content:
                           call: http.get
                           args:
                               url: ${"https://storage.googleapis.com/storage/v1/b/" + input.data.bucket + "/o/" + input.data.name + "?alt=media"}
                               auth:
                                   type: OAuth2
                               headers:
                                   Range: ${"bytes=" + lower_bound + "-" + upper_bound}
                           result: file_content
                       - assign_chunk:
                           assign:
                               - chunk: ${file_content.body}
                       - generate_chunk_summary:
                           call: ask_gemini_for_summary
                           args:
                               textToSummarize: ${chunk}
                           result: summary
                       - assign_summary:
                           assign:
                               - summaries[chunk_idx]: ${summary}
       - concat_summaries:
           for:
               value: summary
               in: ${summaries}
               steps:
                   - append_summaries:
                       assign:
                           - all_summaries_concatenated: ${all_summaries_concatenated + "\n" + summary}
       - reduce_summary:
           call: ask_gemini_for_summary
           args:
               textToSummarize: ${all_summaries_concatenated}
           result: final_summary
       - return_result:
           return:
               - summaries: ${summaries}
               - final_summary: ${final_summary}
   
   ask_gemini_for_summary:
       params: [textToSummarize]
       steps:
           - init:
               assign:
                   - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                   - location: "us-central1"
                   - model: "gemini-2.5-pro"
                   - summary: ""
           - call_gemini:
               call: http.post
               args:
                   url: ${"https://" + location + "-aiplatform.googleapis.com" + "/v1/projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model + ":generateContent"}
                   auth:
                       type: OAuth2
                   body:
                       contents:
                           role: user
                           parts:
                               - text: '${"Make a summary of the following text:\n\n" + textToSummarize}'
                       generation_config:
                           temperature: 0.2
                           maxOutputTokens: 2000
                           topK: 10
                           topP: 0.9
               result: gemini_response
           # Sometimes, there's no text, for example, due to safety settings
           - check_text_exists:
               switch:
               - condition: ${not("parts" in gemini_response.body.candidates[0].content)}
                 next: return_summary
           - extract_text:
               assign:
                   - summary: ${gemini_response.body.candidates[0].content.parts[0].text}
           - return_summary:
               return: ${summary}

3. Implemente o fluxo de trabalho introduzindo o seguinte comando:

   gcloud workflows deploy gemini-pro-summaries \
       --source=gemini-pro-summaries.yaml \
       --location=us-central1 \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Limpar

Para evitar incorrer em custos na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados neste tutorial, elimine o projeto que contém os recursos ou mantenha o projeto e elimine os recursos individuais.

Elimine o projeto

Consola

Atenção: a eliminação de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é eliminado. Se usou um projeto existente para as tarefas neste documento, quando o elimina, também elimina qualquer outro trabalho que tenha feito no projeto.
• Os IDs dos projetos personalizados são perdidos. Quando criou este projeto, pode ter criado um ID do projeto personalizado que quer usar no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, elimine os recursos selecionados no projeto em vez de eliminar o projeto inteiro.

Se planeia explorar várias arquiteturas, tutoriais ou inícios rápidos, a reutilização de projetos pode ajudar a evitar exceder os limites de quota de projetos.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Atenção: a eliminação de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é eliminado. Se usou um projeto existente para as tarefas neste documento, quando o elimina, também elimina qualquer outro trabalho que tenha feito no projeto.
• Os IDs dos projetos personalizados são perdidos. Quando criou este projeto, pode ter criado um ID do projeto personalizado que quer usar no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, elimine os recursos selecionados no projeto em vez de eliminar o projeto inteiro.

Se planeia explorar várias arquiteturas, tutoriais ou inícios rápidos, a reutilização de projetos pode ajudar a evitar exceder os limites de quota de projetos.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Elimine recursos individuais

Elimine os fluxos de trabalho que criou neste tutorial.

O que se segue?

• Saiba mais sobre os conetores de fluxos de trabalho.
• Saiba mais sobre o método generateContent do Vertex AI.