Menggunakan Gemini untuk meringkas file video lokal

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan Gemini untuk meringkas file video lokal.

Contoh kode

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Go Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Java Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Node.js Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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**
# ...

Langkah berikutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat Google Cloud browser contoh.