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Configuraciones para generar contenido con el modelo de IA multimodal

En este ejemplo se muestra cómo proporcionar configuraciones de usuario a un modelo de IA multimodal.

Investigar más

Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Parámetros de generación de contenido

Código de ejemplo

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las Go instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithConfig shows how to generate text using a text prompt and custom configuration.
func generateWithConfig(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := genai.Text("Why is the sky blue?")
	// See the documentation: https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.types.GenerateContentConfig
	config := &genai.GenerateContentConfig{
		Temperature:      genai.Ptr(float32(0.0)),
		CandidateCount:   int32(1),
		ResponseMIMEType: "application/json",
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// {
	//   "explanation": "The sky is blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering ...
	// }

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las Java instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vertex AI.


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;

public class TextGenerationConfigWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with text input and optional configurations
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      // Set optional configuration parameters
      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .temperature(0.0F)
              .candidateCount(1)
              .responseMimeType("application/json")
              .topP(0.95F)
              .topK(20F)
              .seed(5)
              .maxOutputTokens(500)
              .stopSequences("STOP!")
              .presencePenalty(0.0F)
              .frequencyPenalty(0.0F)
              .build();

      // Generate content using optional configuration
      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "Why is the sky blue?", contentConfig);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // {
      //  "explanation": "The sky appears blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering.
      // Sunlight, which appears white, is actually composed of all the colors of the rainbow...
      // }
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.js instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const config = {
    temperature: 0,
    candidateCount: 1,
    responseMimeType: 'application/json',
    topP: 0.95,
    topK: 20,
    seed: 5,
    maxOutputTokens: 500,
    stopSequences: ['STOP!'],
    presencePenalty: 0.0,
    frequencyPenalty: 0.0,
  };

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: 'Why is the sky blue?',
    config: config,
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  // {
  //   "explanation": "The sky appears blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering. When ...
  // }

  return response.text;
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las Python instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vertex AI.

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Why is the sky blue?",
    # See the SDK documentation at
    # https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.types.GenerateContentConfig
    config=GenerateContentConfig(
        temperature=0,
        candidate_count=1,
        response_mime_type="application/json",
        top_p=0.95,
        top_k=20,
        seed=5,
        max_output_tokens=500,
        stop_sequences=["STOP!"],
        presence_penalty=0.0,
        frequency_penalty=0.0,
    ),
)
print(response.text)
# Example response:
# {
#   "explanation": "The sky appears blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering. When ...
# }

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