Analisar documentos (como PDFs) usando a API Gemini

Você pode pedir que um modelo Gemini analise arquivos de documentos (como PDFs e arquivos de texto simples) fornecidos inline (codificados em base64) ou por URL. Ao usar Firebase AI Logic, é possível fazer essa solicitação diretamente do app.

Com esse recurso, é possível:

  • Analisar diagramas, gráficos e tabelas em documentos
  • Extrair informações em formatos de saída estruturados
  • Responder a perguntas sobre conteúdo visual e textual em documentos
  • Resumir documentos
  • Transcrever o conteúdo do documento (por exemplo, em HTML), preservando layouts e formatação, para uso em aplicativos downstream (como em pipelines de RAG)

Este guia é sobre como gerar texto com base em documentos (como PDFs), mas você também pode gerar imagens com base em documentos.

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Consulte outros guias para mais opções de trabalho com documentos (como PDFs)
Gerar saída estruturada Conversa multiturno

Antes de começar

Clique no seu provedor de Gemini API para conferir o conteúdo e o código específicos do provedor nesta página.

Se ainda não tiver feito isso, conclua o guia de iniciação, que descreve como configurar seu projeto do Firebase, conectar seu app ao Firebase, adicionar o SDK, inicializar o serviço de back-end para o provedor Gemini API escolhido e criar uma instância GenerativeModel.

Para testar e iterar seus comandos, recomendamos usar o Google AI Studio.

Modelos que oferecem suporte a esse recurso

Este guia é sobre como gerar texto com base em documentos (como PDFs) e é aplicável aos seguintes modelos do Gemini:

  • gemini-4-argon
  • gemini-3.8-flash (e as versões mais antigas gemini-3.7-flash, gemini-3.6-flash e gemini-3.5-flash)
  • gemini-3.5-flash-lite (e o gemini-3.1-flash-lite mais antigo)

Os modelos gemini-3.1-pro-preview e Gemini 2.5 de uso geral (que foram descontinuados) também são compatíveis com esse recurso.

Gerar texto de arquivos PDF (codificados em base64)

Antes de testar este exemplo, conclua a seção Antes de começar deste guia para configurar seu projeto e app.
Nessa seção, você também vai clicar em um botão para o provedor do Gemini API escolhido para ver o conteúdo específico do provedor nesta página.

É possível pedir que um modelo Gemini gere texto usando comandos com texto e PDFs, fornecendo o mimeType de cada arquivo de entrada e o próprio arquivo. Encontre requisitos e recomendações para arquivos de entrada mais adiante nesta página.

Swift

É possível chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e PDFs.


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-3.8-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

É possível chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e PDFs.

No Kotlin, os métodos desse SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados em um escopo de corrotina.

// 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-3.8-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

É possível chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e PDFs.

Para Java, os métodos nesse SDK retornam um 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-3.8-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

É possível chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e PDFs.


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-3.8-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 {
    type: "inlineData",
    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

É possível chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e PDFs.


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-3.8-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);

Unity

É possível chamar GenerateContentAsync() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e PDFs.


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-3.8-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.");

Saiba como escolher um modelo adequado para seu caso de uso e app.

Mostrar composição da resposta

Antes de testar este exemplo, conclua a seção Antes de começar deste guia para configurar seu projeto e app.
Nessa seção, você também vai clicar em um botão para o provedor do Gemini API escolhido para ver o conteúdo específico do provedor nesta página.

Para interações mais rápidas, não espere o resultado completo da geração do modelo. Em vez disso, use o streaming para processar resultados parciais. Para transmitir a resposta, chame generateContentStream.



Requisitos e recomendações para documentos de entrada

Um arquivo fornecido como dados inline é codificado em base64 em trânsito, o que aumenta o tamanho da solicitação. Você vai receber um erro HTTP 413 se uma solicitação for muito grande.

Consulte a página "Arquivos de entrada e requisitos compatíveis" para saber mais sobre:

Tipos MIME de documentos aceitos

Os modelos multimodais do Gemini são compatíveis com os seguintes tipos MIME:

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

Limites por solicitação

PDFs são tratados como imagens, portanto, uma única página de um PDF é tratada como uma imagem. O número de páginas permitido em um comando é limitado ao número de imagens que os modelos multimodais Gemini aceitam.

  • Máximo de arquivos por solicitação: 3.000 arquivos
  • Máximo de páginas por arquivo: 1.000 páginas por arquivo
  • Tamanho máximo por arquivo: 50 MB



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Teste outros recursos

Saiba como controlar a geração de conteúdo

Também é possível testar comandos e configurações de modelo e até mesmo receber um snippet de código gerado usando o Google AI Studio.

Saiba mais sobre os modelos compatíveis

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso, as cotas e os preços.


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