Utiliser Gemini pour résumer un fichier vidéo local

Cet exemple montre comment utiliser Gemini pour résumer un fichier vidéo local.

Exemple de code

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Go.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithLocalVideo shows how to generate text using a local video input.
func generateWithLocalVideo(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)
	}

	// Read local video file content
	data, err := os.ReadFile("describe_video_content.mp4")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to read local video: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := []*genai.Content{
		{
			Role: "user",
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: `Write a short and engaging blog post based on this video.`},
				{InlineData: &genai.Blob{
					MIMEType: "video/mp4",
					Data:     data,
				}},
			},
		},
	}

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

	respText := resp.Text()
	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// Finding Your Flow: The Focused Ascent
	//
	// Ever watched someone scale an indoor climbing wall and been captivated by their precision and power? This video perfectly captures that intense focus and calculated movement.
	//
	// Our climber isn't just pulling himself up; he's engaging in a dynamic dance with gravity. Every reach, every foot placement, every clip of the rope is a deliberate part of solving the route's puzzle. You can almost feel the concentration as his eyes scan for the next optimal hold, his muscles working in unison to propel him upwards.
	//
	// Indoor climbing....
	// ...

	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Java.


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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Node.js.

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-lite',
    contents: [
      {
        inlineData: {
          data: videoContent.toString('base64'),
          mimeType: 'video/mp4',
        },
      },
      {text: 'Write a short and engaging blog post based on this video.'},
    ],
    config: {
      mediaResolution: 'MEDIA_RESOLUTION_LOW',
    },
  });

  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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Python.

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**
# ...

Étape suivante

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