Utilizzare Gemini per riassumere i video di YouTube

Questo esempio mostra come utilizzare Gemini per riassumere i video di YouTube.

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go 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 Go.

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 (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithYTVideo shows how to generate text using a YouTube video as input.
func generateWithYTVideo(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: "Write a short and engaging blog post based on this video."},
			{FileData: &genai.FileData{
				FileURI:  "https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM",
				MIMEType: "video/mp4",
			}},
		},
			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:
	// Okay, here’s a short and engaging blog post based on the provided video.
	//
	// **Google's 25th: A Look Back at What We've Searched**
	// ...

	return nil
}

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;

public class TextGenerationWithYoutubeVideo {

  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 YouTube video 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()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromUri("https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM", "video/mp4"),
                  Part.fromText("Write a short and engaging blog post based on this video.")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // 25 Years of Curiosity: A Google Anniversary Dive into What the World Searched For
      //
      // Remember a time before instant answers were just a click away? 25 years ago, Google
      // launched, unleashing a wave of curiosity that has since charted the collective interests,
      // anxieties, and celebrations of humanity...
      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 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 = 'Write a short and engaging blog post based on this video.';

  const ytVideo = {
    fileData: {
      fileUri: 'https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM',
      mimeType: 'video/mp4',
    },
  };

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

  console.log(response.text);

  // Example response:
  //  Here's a short blog post based on the video provided:
  //  **Google Turns 25: A Quarter Century of Search!**
  //  ...

  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"))
model_id = "gemini-2.5-flash"

response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents=[
        Part.from_uri(
            file_uri="https://www.youtube.com/watch?v=3KtWfp0UopM",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "Write a short and engaging blog post based on this video.",
    ],
)

print(response.text)
# Example response:
# Here's a short blog post based on the video provided:
#
# **Google Turns 25: A Quarter Century of Search!**
# ...

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