Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

Traiter un fichier PDF avec Gemini

Cet exemple montre comment traiter un document PDF à l'aide de Gemini.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez la page suivante :

Compréhension des documents

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 à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI 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"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateTextWithPDF shows how to generate text using a PDF file input.
func generateTextWithPDF(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.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: `You are a highly skilled document summarization specialist.
	Your task is to provide a concise executive summary of no more than 300 words.
	Please summarize the given document for a general audience.`},
			{FileData: &genai.FileData{
				FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/1706.03762v7.pdf",
				MIMEType: "application/pdf",
			}},
		},
			Role: "user"},
	}

	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:
	// "Attention Is All You Need" introduces the Transformer,
	// a groundbreaking neural network architecture designed for...
	// ...

	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 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;

public class TextGenerationWithPdf {

  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 PDF file input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // 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()) {

      String prompt =
          "You are a highly skilled document summarization specialist.\n"
              + " Your task is to provide a concise executive summary of no more than 300 words.\n"
              + " Please summarize the given document for a general audience";

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromUri(
                      "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/1706.03762v7.pdf",
                      "application/pdf"),
                  Part.fromText(prompt)),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // The document introduces the Transformer, a novel neural network architecture designed for
      // sequence transduction tasks, such as machine translation. Unlike previous dominant models
      // that rely on complex recurrent or convolutional neural networks, the Transformer proposes a
      // simpler, more parallelizable design based *solely* on attention mechanisms, entirely
      // dispensing with recurrence and convolutions...

      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 Node.js.

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

  const prompt = `You are a highly skilled document summarization specialist.
    Your task is to provide a concise executive summary of no more than 300 words.
    Please summarize the given document for a general audience.`;

  const pdfFile = {
    fileData: {
      fileUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/1706.03762v7.pdf',
      mimeType: 'application/pdf',
    },
  };

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: [pdfFile, prompt],
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  //  Here is a summary of the document in 300 words.
  //  The paper introduces the Transformer, a novel neural network architecture for
  //  sequence transduction tasks like machine translation. Unlike existing models that rely on recurrent or
  //  convolutional layers, the Transformer is based entirely on attention mechanisms.
  //  ...

  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 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"

prompt = """
You are a highly skilled document summarization specialist.
Your task is to provide a concise executive summary of no more than 300 words.
Please summarize the given document for a general audience.
"""

pdf_file = Part.from_uri(
    file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/1706.03762v7.pdf",
    mime_type="application/pdf",
)

response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents=[pdf_file, prompt],
)

print(response.text)
# Example response:
# Here is a summary of the document in 300 words.
#
# The paper introduces the Transformer, a novel neural network architecture for
# sequence transduction tasks like machine translation. Unlike existing models that rely on recurrent or
# convolutional layers, the Transformer is based entirely on attention mechanisms.
# ...

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud , consultez l'explorateur d'exemplesGoogle Cloud .

Traiter un fichier PDF avec Gemini Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.