Usa Gemini para resumir un archivo de video local

En este ejemplo, se muestra cómo usar Gemini para resumir un archivo de video local.

Muestra de código

Java

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

public class TextGenerationWithLocalVideo {

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

  // Generates text with local video input
  public static String generateContent(String modelId) throws IOException {
    // 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()) {

      // Read content from the local video.
      byte[] videoData = Files.readAllBytes(Paths.get("resources/describe_video_content.mp4"));

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromBytes(videoData, "video/mp4"),
                  Part.fromText("Write a short and engaging blog post based on this video.")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // More Than Just a Climb: Finding Your Flow on the Wall
      // There's something captivating about watching a climber in their element. This short clip
      // offers a perfect glimpse into the focused world of indoor climbing, where precision meets
      // power...
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

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

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

  const videoContent = fs.readFileSync('test-data/describe_video_content.mp4');

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: [
      {text: 'hello-world'},
      {
        inlineData: {
          data: videoContent.toString('base64'),
          mimeType: 'video/mp4',
        },
      },
      {text: 'Write a short and engaging blog post based on this video.'},
    ],
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  // Okay, here's a short and engaging blog post based on the climbing video:
  // **Title: Conquering the Wall: A Glimpse into the World of Indoor Climbing**
  // ...

  return response.text;
}

Python

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
model_id = "gemini-2.5-flash"

# Read local video file content
with open("test_data/describe_video_content.mp4", "rb") as fp:
    # Video source: https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/generative-ai/video/describe_video_content.mp4
    video_content = fp.read()

response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents=[
        Part.from_text(text="hello-world"),
        Part.from_bytes(data=video_content, mime_type="video/mp4"),
        "Write a short and engaging blog post based on this video.",
    ],
)

print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's a short and engaging blog post based on the climbing video:
# **Title: Conquering the Wall: A Glimpse into the World of Indoor Climbing**
# ...

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