Анализируйте документы (например, PDF-файлы) с помощью Gemini API.

Вы можете попросить модель Gemini проанализировать файлы документов (например, PDF-файлы и текстовые файлы), предоставленные вами либо непосредственно (в кодировке base64), либо по URL-адресу. При использовании Firebase AI Logic вы можете отправить этот запрос непосредственно из своего приложения.

Благодаря этой возможности вы можете делать, например, следующее:

  • Анализ диаграмм, графиков и таблиц внутри документов.
  • Извлечение информации в структурированные выходные форматы.
  • Ответьте на вопросы о визуальном и текстовом содержании документов.
  • Кратко изложите содержание документов
  • Преобразовать содержимое документа (например, в HTML), сохраняя макет и форматирование, для использования в последующих приложениях (например, в конвейерах RAG).

Перейти к примерам кода Перейти к коду для потоковых ответов


Дополнительные возможности работы с документами (например, PDF-файлами) можно найти в других руководствах.
Создание структурированного вывода Многоходовой чат

Прежде чем начать

Чтобы просмотреть контент и код, относящиеся к вашему поставщику API Gemini , нажмите на него.

Если вы еще этого не сделали, пройдите руководство по началу работы , в котором описывается, как настроить проект Firebase, подключить приложение к Firebase, добавить SDK, инициализировать бэкэнд-сервис для выбранного вами поставщика API Gemini и создать экземпляр GenerativeModel .

Для тестирования и доработки ваших подсказок мы рекомендуем использовать Google AI Studio .

Создание текста из PDF-файлов (в кодировке base64)

Прежде чем опробовать этот пример, выполните раздел «Перед началом работы » этого руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вам также нужно будет нажать кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, относящийся к данному поставщику .

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, предоставив ей текстовые файлы и PDF-документы — указав mimeType каждого входного файла и сам файл. Требования и рекомендации к входным файлам вы найдете далее на этой странице.

Быстрый

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из мультимодального ввода текста и PDF-файлов.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


// Provide the PDF as `Data` with the appropriate MIME type
let pdf = try InlineDataPart(data: Data(contentsOf: pdfURL), mimeType: "application/pdf")

// Provide a text prompt to include with the PDF file
let prompt = "Summarize the important results in this report."

// To generate text output, call `generateContent` with the PDF file and text prompt
let response = try await model.generateContent(pdf, prompt)

// Print the generated text, handling the case where it might be nil
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из мультимодального ввода текста и PDF-файлов.

В Kotlin методы в этом SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области видимости сопрограммы .

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


val contentResolver = applicationContext.contentResolver

// Provide the URI for the PDF file you want to send to the model
val inputStream = contentResolver.openInputStream(pdfUri)

if (inputStream != null) {  // Check if the PDF file loaded successfully
    inputStream.use { stream ->
        // Provide a prompt that includes the PDF file specified above and text
        val prompt = content {
            inlineData(
                bytes = stream.readBytes(),
                mimeType = "application/pdf" // Specify the appropriate PDF file MIME type
            )
            text("Summarize the important results in this report.")
        }

        // To generate text output, call `generateContent` with the prompt
        val response = model.generateContent(prompt)

        // Log the generated text, handling the case where it might be null
        Log.d(TAG, response.text ?: "")
    }
} else {
    Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.")
    // Handle the error appropriately
}

Java

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из мультимодального ввода текста и PDF-файлов.

В Java методы этого SDK возвращают объект ListenableFuture .

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();

// Provide the URI for the PDF file you want to send to the model
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(pdfUri)) {
    if (stream != null) {
        byte[] audioBytes = stream.readAllBytes();
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes the PDF file specified above and text
        Content prompt = new Content.Builder()
              .addInlineData(audioBytes, "application/pdf")  // Specify the appropriate PDF file MIME type
              .addText("Summarize the important results in this report.")
              .build();

        // To generate text output, call `generateContent` with the prompt
        ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
        Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
                String text = result.getText();
                Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text);
            }
            @Override
            public void onFailure(Throwable t) {
                Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t);
            }
        }, executor);
    } else {
        Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.");
        // Handle the error appropriately
    }
} catch (IOException e) {
    Log.e(TAG, "Failed to read the pdf file", e);
} catch (URISyntaxException e) {
    Log.e(TAG, "Invalid pdf file", e);
}

Web

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из мультимодального ввода текста и PDF-файлов.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(','));
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the PDF file
  const prompt = "Summarize the important results in this report.";

  // Prepare PDF file for input
  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const pdfPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files);

  // To generate text output, call `generateContent` with the text and PDF file
  const result = await model.generateContent([prompt, pdfPart]);

  // Log the generated text, handling the case where it might be undefined
  console.log(result.response.text() ?? "No text in response.");
}

run();

Dart

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из мультимодального ввода текста и PDF-файлов.


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


// Provide a text prompt to include with the PDF file
final prompt = TextPart("Summarize the important results in this report.");

// Prepare the PDF file for input
final doc = await File('document0.pdf').readAsBytes();

// Provide the PDF file as `Data` with the appropriate PDF file MIME type
final docPart = InlineDataPart('application/pdf', doc);

// To generate text output, call `generateContent` with the text and PDF file
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt,docPart])
]);

// Print the generated text
print(response.text);

Единство

Вы можете вызвать функцию GenerateContentAsync() для генерации текста из многомодального ввода текста и PDF-файлов.


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Provide a text prompt to include with the PDF file
var prompt = ModelContent.Text("Summarize the important results in this report.");

// Provide the PDF file as `data` with the appropriate PDF file MIME type
var doc = ModelContent.InlineData("application/pdf",
      System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
        UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "document0.pdf")));

// To generate text output, call `GenerateContentAsync` with the text and PDF file
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { prompt, doc });

// Print the generated text
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Узнайте, как выбрать модель.подходит для вашего сценария использования и приложения.

Трансляция ответа

Прежде чем опробовать этот пример, выполните раздел «Перед началом работы » этого руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вам также нужно будет нажать кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, относящийся к данному поставщику .

Для ускорения взаимодействия можно не ждать полного результата генерации модели, а использовать потоковую обработку для частичного получения результатов. Для потоковой передачи ответа вызовите generateContentStream .



Требования и рекомендации к входным документам

Обратите внимание, что файл, предоставленный в виде встроенных данных, кодируется в base64 во время передачи, что увеличивает размер запроса. В случае слишком большого размера запроса вы получите ошибку HTTP 413.

Подробную информацию о следующих параметрах можно найти на странице «Поддерживаемые входные файлы и требования»:

Поддерживаемые MIME-типы документов

Мультимодальные модели Gemini поддерживают следующие MIME-типы документов:

  • PDF - application/pdf
  • Текст - text/plain

Ограничения на один запрос

PDF-файлы обрабатываются как изображения, поэтому одна страница PDF-файла рассматривается как одно изображение. Количество страниц, разрешенных в запросе, ограничено количеством изображений, которые могут поддерживать мультимодальные модели Gemini .

  • Максимальное количество файлов на один запрос: 3000 файлов.
  • Максимальное количество страниц в файле: 1000 страниц в файле.
  • Максимальный размер файла: 50 МБ.



Что еще можно сделать?

Попробуйте другие возможности.

Узнайте, как управлять генерацией контента.

Вы также можете поэкспериментировать с подсказками и настройками модели, а также получить сгенерированный фрагмент кода с помощью Google AI Studio .

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ​​ценах .


Оставьте отзыв о вашем опыте использования Firebase AI Logic.