Genera testo da prompt multimodale

Questo esempio mostra come generare testo da un prompt multimodale utilizzando il modello Gemini. Il prompt è composto da tre immagini e due prompt di testo. Il modello genera una risposta di testo che descrive le immagini e i prompt di testo.

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Java.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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 TextGenerationWithMultiLocalImage {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    String localImageFilePath1 = "your/local/img1.jpg";
    String localImageFilePath2 = "your/local/img2.jpg";
    generateContent(modelId, localImageFilePath1, localImageFilePath2);
  }

  // Generates text using multiple local images
  public static String generateContent(
      String modelId, String localImageFilePath1, String localImageFilePath2) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and 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 local files.
      byte[] localFileImg1Bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(localImageFilePath1));
      byte[] localFileImg2Bytes = Files.readAllBytes(Paths.get(localImageFilePath2));

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromBytes(localFileImg1Bytes, "image/jpeg"),
                  Part.fromBytes(localFileImg2Bytes, "image/jpeg"),
                  Part.fromText("Generate a list of all the objects contained in both images")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Based on both images, here are the objects contained in both:
      //
      // 1.  **Coffee cups (or mugs)**: Both images feature one or more cups containing a beverage.
      // 2.  **Coffee (or a similar beverage)**: Both images contain a liquid beverage in the cups,
      // appearing to be coffee or a coffee-like drink.
      // 3.  **Table (or a flat surface)**: Both compositions are set on a flat surface, likely a
      // table or countertop.
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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';

function loadImageAsBase64(path) {
  const bytes = fs.readFileSync(path);
  return bytes.toString('base64');
}

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION,
  imagePath1,
  imagePath2
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  // TODO(Developer): Update the below file paths to your images
  const image1 = loadImageAsBase64(imagePath1);
  const image2 = loadImageAsBase64(imagePath2);

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            text: 'Generate a list of all the objects contained in both images.',
          },
          {
            inlineData: {
              data: image1,
              mimeType: 'image/jpeg',
            },
          },
          {
            inlineData: {
              data: image2,
              mimeType: 'image/jpeg',
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  //  Okay, here's a jingle combining the elements of both sets of images, focusing on ...
  //  ...

  return response.text;
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
# TODO(Developer): Update the below file paths to your images
# image_path_1 = "path/to/your/image1.jpg"
# image_path_2 = "path/to/your/image2.jpg"
with open(image_path_1, "rb") as f:
    image_1_bytes = f.read()
with open(image_path_2, "rb") as f:
    image_2_bytes = f.read()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        "Generate a list of all the objects contained in both images.",
        Part.from_bytes(data=image_1_bytes, mime_type="image/jpeg"),
        Part.from_bytes(data=image_2_bytes, mime_type="image/jpeg"),
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's a jingle combining the elements of both sets of images, focusing on ...
# ...

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