Mit der Gemini API Text aus multimodalen Prompts generieren


Wenn Sie Gemini API über ein Vertex AI in Firebase SDK aus Ihrer App aufrufen, können Sie das Gemini-Modell auffordern, Text basierend auf einer multimodalen Eingabe zu generieren. Multimodale Prompts können mehrere Modalitäten (oder Eingabetypen) umfassen, z. B. Text zusammen mit Bildern, PDFs, Video und Audio.

Zum Testen und Iterieren multimodaler Prompts empfehlen wir die Verwendung von Vertex AI Studio.

Hinweis

Lesen Sie den Einstiegsleitfaden für die Vertex AI in Firebase SDKs, falls Sie dies noch nicht getan haben. Achten Sie darauf, dass Sie Folgendes getan haben:

  1. Richten Sie ein neues oder vorhandenes Firebase-Projekt ein. Verwenden Sie dabei den Blaze-Preisplan und aktivieren Sie die erforderlichen APIs.

  2. Verbinden Sie Ihre App mit Firebase. Dazu müssen Sie Ihre App registrieren und die Firebase-Konfiguration hinzufügen.

  3. Fügen Sie das SDK hinzu und initialisieren Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell in Ihrer App.

Nachdem Sie Ihre App mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisiert haben, können Sie Gemini API aufrufen.

Text aus Text und einem einzelnen Bild generieren

Lesen Sie den Abschnitt Vorbereitung in dieser Anleitung, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren.

Sie können Gemini API mit multimodalen Prompts aufrufen, die sowohl Text als auch eine einzelne Datei enthalten, z. B. ein Bild (wie in diesem Beispiel). Für diese Aufrufe müssen Sie ein Modell verwenden, das multimodale Prompts unterstützt (z. B. Gemini 1.5 Pro).

Zu den unterstützten Dateien gehören Bilder, PDFs, Videos und Audiodateien. Lesen Sie sich die Anforderungen und Empfehlungen für Eingabedateien durch.

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen (generateContentStream) oder bis zur vollständigen Generierung des Ergebnisses warten möchten (generateContent).

Streaming

Sie können schnellere Interaktionen erzielen, wenn Sie nicht auf das vollständige Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming zum Verarbeiten von Teilergebnissen verwenden.

Ohne Streaming

Alternativ können Sie auf das vollständige Ergebnis warten, anstatt es zu streamen. Das Ergebnis wird erst zurückgegeben, wenn das Modell den gesamten Generierungsprozess abgeschlossen hat.

Hier erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und optional einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.

Text aus Text und mehreren Bildern generieren

Lesen Sie den Abschnitt Vorbereitung in dieser Anleitung, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren.

Sie können Gemini API mit multimodalen Prompts aufrufen, die sowohl Text als auch mehrere Dateien (z. B. Bilder, wie in diesem Beispiel gezeigt) enthalten. Für diese Aufrufe müssen Sie ein Modell verwenden, das multimodale Prompts unterstützt (z. B. Gemini 1.5 Pro).

Zu den unterstützten Dateien gehören Bilder, PDFs, Videos und Audiodateien. Lesen Sie sich die Anforderungen und Empfehlungen für Eingabedateien durch.

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen (generateContentStream) oder bis zur vollständigen Generierung des Ergebnisses warten möchten (generateContent).

Streaming

Sie können schnellere Interaktionen erzielen, wenn Sie nicht auf das vollständige Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming zum Verarbeiten von Teilergebnissen verwenden.

Ohne Streaming

Alternativ können Sie auch auf das vollständige Ergebnis warten, anstatt es zu streamen. Das Ergebnis wird erst zurückgegeben, wenn das Modell den gesamten Generierungsprozess abgeschlossen hat.

Hier erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und optional einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.

Text aus Text und einem Video generieren

Lesen Sie den Abschnitt Vorbereitung in dieser Anleitung, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren.

Sie können Gemini API mit multimodalen Prompts aufrufen, die sowohl Text als auch ein einzelnes Video enthalten (wie in diesem Beispiel gezeigt). Für diese Aufrufe müssen Sie ein Modell verwenden, das multimodale Prompts unterstützt (z. B. Gemini 1.5 Pro).

Lesen Sie sich die Anforderungen und Empfehlungen für Eingabedateien durch.

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen (generateContentStream) oder bis zur vollständigen Generierung des Ergebnisses warten möchten (generateContent).

Streaming

Sie können schnellere Interaktionen erzielen, wenn Sie nicht auf das vollständige Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming zum Verarbeiten von Teilergebnissen verwenden.

Ohne Streaming

Alternativ können Sie auf das vollständige Ergebnis warten, anstatt es zu streamen. Das Ergebnis wird erst zurückgegeben, wenn das Modell den gesamten Generierungsprozess abgeschlossen hat.

Hier erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und optional einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.

Anforderungen und Empfehlungen für Eingabedateien

Unter Unterstützte Eingabedateien und Anforderungen für die Vertex AI Gemini API finden Sie Informationen zu folgenden Themen:

  • Verschiedene Optionen zum Einreichen einer Datei in einer Anfrage
  • Unterstützte Dateitypen
  • Unterstützte MIME-Typen und deren Angabe
  • Anforderungen und Best Practices für Dateien und multimodale Anfragen

Was können Sie sonst noch tun?

  • Informationen zum Zählen von Tokens, bevor lange Prompts an das Modell gesendet werden
  • Richten Sie Cloud Storage for Firebase ein, damit Sie große Dateien in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen und eine besser verwaltete Lösung für die Bereitstellung von Dateien in Prompts haben können. Dateien können Bilder, PDFs, Videos und Audiodateien enthalten.
  • Denken Sie an die Vorbereitung auf die Produktion, einschließlich der Einrichtung von Firebase App Check, um die Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.

Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren

Inhaltserstellung steuern

Mit Vertex AI Studio können Sie auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren.

Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen

Hier finden Sie Informationen zu den Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar sind, sowie zu ihren Kontingenten und Preisen.


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