Verständnis von Dokumenten

Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Gen AI SDK for Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

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

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
model_id = "gemini-2.0-flash-001"

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/2403.05530.pdf",
    mime_type="application/pdf",
)

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

print(response.text)
# Example response:
# Here's a summary of the Google DeepMind Gemini 1.5 report:
#
# This report introduces Gemini 1.5 Pro...

REST

Nachdem Sie Ihre Umgebung eingerichtet haben, können Sie mit REST einen Text-Prompt testen. Im folgenden Beispiel wird eine Anfrage an den Publisher gesendet Modellendpunkt zu erstellen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll. Geben Sie eine unterstützte Region ein. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Verfügbare Standorte.

  Klicken Sie, um eine unvollständige Liste der verfügbaren Regionen einzublenden

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
• FILE_URI: Der URI oder die URL der Datei, die in den Prompt aufgenommen werden soll. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:
  • Cloud Storage-Bucket-URI: Das Objekt muss entweder öffentlich lesbar sein oder sich im selben Google Cloud-Projekt befinden, von dem die Anfrage gesendet wird. Für gemini-1.5-pro und gemini-1.5-flash beträgt die Größenbeschränkung 2 GB. Für gemini-1.0-pro-vision beträgt die Größenbeschränkung 20 MB.
  • HTTP-URL: Die Datei-URL muss öffentlich lesbar sein. Sie können eine Videodatei, eine Audiodatei und bis zu 10 Bilddateien pro Anfrage angeben. Audiodateien, Videodateien und Dokumente dürfen nicht größer als 15 MB sein.
  • YouTube-Video-URL: Das YouTube-Video muss entweder dem Konto gehören, mit dem Sie sich in der Google Cloud Console angemeldet haben, oder öffentlich sein. Pro Anfrage wird nur eine YouTube-Video-URL unterstützt.

  Wenn Sie einen fileURI angeben, müssen Sie auch den Medientyp (mimeType) der Datei angeben. Wenn VPC Service Controls aktiviert ist, wird die Angabe einer Mediendatei-URL für fileURI nicht unterstützt.

  Wenn Sie keine PDF-Datei in Cloud Storage haben, können Sie die folgende öffentlich zugängliche Datei: gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf mit dem MIME-Typ application/pdf. Öffnen Sie die Beispiel-PDF-Datei, um diese PDF-Datei anzusehen.

• MIME_TYPE: Der Medientyp der Datei, die in den Feldern data oder fileUri angegeben wurde. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:

  Zum Maximieren von MIME-Typen klicken

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • image/webp
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv
• TEXT: Die Textanleitung, die in den Prompt eingefügt werden soll. Beispiel:You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "This report presents Gemini 1.5 Pro, the first model release in the Gemini 1.5
              family, a novel mixture-of-experts multimodal model capable of recalling and reasoning
              over extremely long contexts of information, up to 10 million tokens. This surpasses
              existing models, which are typically constrained to 200,000 tokens.\n\nGemini 1.5 Pro
              is a highly compute-efficient model that improves on Gemini 1.0 Pro's performance
              across a range of benchmarks, even surpassing Gemini 1.0 Ultra in many categories
              while requiring less training compute. In particular, the model excels in handling
              long-context retrieval tasks, achieving near-perfect recall for text, audio and video,
              and even demonstrating in-context learning capabilities by learning to translate a new
              language from just one book.\n\nThe report discusses the new long-context capabilities
              of Gemini 1.5 Pro, including its novel architecture and training infrastructure, and
              showcases qualitative examples of the model's ability to handle long, mixed-modality
              inputs. It then explores quantitative evaluations of the model's performance in
              several categories, including perplexity over long sequences, needle-in-a-haystack
              retrieval tasks, and realistic multimodal benchmarks like long-document QA and
              long-context audio understanding. The report also addresses the important aspects of
              responsible deployment, outlining the model's impact assessment, evaluation approach,
              and mitigation efforts.\n\nOverall, Gemini 1.5 Pro represents a significant
              advancement in multimodal language modeling, pushing the boundaries of long-context
              understanding and showcasing the potential for large models to handle complex,
              mixed-modality information at scale. \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.13273923,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.08819004
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1046602,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.0996453
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.15987214,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.098946586
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.056966383,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.075721376
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 19882,
    "candidatesTokenCount": 336,
    "totalTokenCount": 20218
  }
}

• Mit der Methode generateContent können Sie anfordern, dass die Antwort zurückgegeben wird, nachdem sie vollständig generiert wurde. Um die Wahrnehmung von Latenz für menschliche Zielgruppen zu verringern, streame die Antwort, während sie mithilfe der Methode streamGenerateContent erzeugt wird.
• Die multimodale Modell-ID befindet sich am Ende der URL vor der Methode (z. B. gemini-1.5-flash oder gemini-1.0-pro-vision). Dieses Beispiel unterstützt möglicherweise auch andere Modelle.

Console

1. Rufen Sie im Bereich „Vertex AI“ der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Studio auf.

   Zu Vertex AI Studio

2. Klicken Sie auf Im freien Format öffnen.

3. Optional – Konfigurieren Sie Modell und Parameter:

   • Modell: Wählen Sie ein Modell aus.
   • Region: Wählen Sie die Region aus, die Sie verwenden möchten.

   • Temperaturen: Geben Sie über den Schieberegler oder das Textfeld einen Temperaturwert ein.

     Die Temperatur wird für die Probenahme während der Antwortgenerierung verwendet. Dies passiert, wenn topP und topK angewendet werden. Die Temperatur bestimmt den Grad der Zufälligkeit bei der Tokenauswahl. Niedrigere Temperaturen eignen sich gut für Prompts, die eine weniger offene oder kreative Antwort erfordern, während höhere Temperaturen zu vielfältigeren oder kreativeren Ergebnissen führen können. Eine Temperatur von 0 bedeutet, dass immer die Tokens mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden. In diesem Fall sind die Antworten auf einen bestimmten Prompt größtenteils deterministisch, aber eine gewisse Variation ist dennoch möglich.

     Wenn das Modell eine zu allgemeine oder zu kurze Antwort zurückgibt, oder wenn das Modell eine Fallback-Antwort ausgibt, versuchen Sie, die Temperatur zu erhöhen.

   • Token-Ausgabelimit: Verwenden Sie den Schieberegler oder das Textfeld, um einen Wert für das maximale Ausgabelimit einzugeben.

     Maximale Anzahl an Tokens, die in der Antwort generiert werden können. Ein Token besteht aus etwa vier Zeichen. 100 Tokens entsprechen etwa 60–80 Wörtern.

     Geben Sie kürzere Werte für kürzere Antworten und höhere Werte für längere Antworten an.

   • Stoppsequenz hinzufügen: Optional. Geben Sie eine Stoppsequenz ein, die aus einer Reihe von Zeichen (einschließlich Leerzeichen) besteht. Wenn das Modell auf eine Stoppsequenz stößt, wird die Antwortgenerierung beendet. Die Stoppsequenz ist nicht in der Antwort enthalten. Sie können bis zu fünf Stoppsequenzen hinzufügen.

4. Optional: Klicken Sie zum Konfigurieren erweiterter Parameter auf Erweitert und konfigurieren Sie so:

   Klicken Sie, um erweiterte Konfigurationen zu maximieren.

   • Top-K: Sie können den Schieberegler oder das Textfeld verwenden, um einen Wert für Top-K einzugeben. (nicht für Gemini 1.5 unterstützt)

     Der Wert „Top-K“ ändert, wie das Modell Tokens für die Ausgabe auswählt. Ein „Top-K“ von 1 bedeutet, dass das nächste ausgewählte Token unter den Tokens im Modell-Vokabular (auch als gierige Decodierung bezeichnet) am wahrscheinlichsten ist, während ein „Top-K“ von 3 bedeutet, dass das nächste Token mithilfe der Temperatur aus den drei wahrscheinlichsten Tokens ausgewählt wird.

     Für jeden Tokenauswahlschritt werden die „Top-K“-Tokens mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten abgetastet. Anschließend werden Tokens weiter auf der Grundlage von „Top-P“ gefiltert, wobei das endgültige Token mithilfe von Temperaturproben ausgewählt wird.

     Geben Sie einen niedrigeren Wert für weniger zufällige Antworten und einen höheren Wert für zufälligere Antworten an.

   • Top-P: Verwenden Sie den Schieberegler oder das Textfeld, um einen Wert für „Top-P“ einzugeben. Tokens werden vom wahrscheinlichsten bis zum am wenigsten wahrscheinlichen Token ausgewählt, bis die Summe ihrer Wahrscheinlichkeiten dem Wert von „Top-P“ entspricht. Für die Ergebnisse der geringsten Variablen legen Sie Top-P auf 0 fest.
   • Maximale Anzahl von Antworten: Verwenden Sie den Schieberegler oder das Textfeld, um einen Wert für die Anzahl der zu generierenden Antworten einzugeben.
   • Streamingantworten: Wenn Sie diese Option aktivieren, werden Antworten ausgedruckt, sobald sie generiert werden.
   • Schwellenwert für Sicherheitsfilter: Wählen Sie den Schwellenwert aus, mit dem Sie festlegen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie Antworten sehen, die möglicherweise schädlich sind.
   • Fundierung aktivieren: Die Funktion „Fundierung“ wird für multimodale Prompts nicht unterstützt.

5. Klicken Sie auf Medien einfügen und wählen Sie eine Quelle für die Datei aus.

   Hochladen

   Wählen Sie die Datei aus, die Sie hochladen möchten, und klicken Sie auf Öffnen.

   Über URL

   Geben Sie die URL der Datei ein, die Sie verwenden möchten, und klicken Sie auf Einfügen.

   Cloud Storage

   Wählen Sie den Bucket und dann die Datei aus dem Bucket aus, die Sie importieren möchten, und klicken Sie auf Auswählen.

   Google Drive

   1. Wählen Sie ein Konto aus und erteilen Sie Vertex AI Studio die Einwilligung, bei der ersten Auswahl dieser Option auf Ihr Konto zuzugreifen. Sie können mehrere Dateien mit einer Gesamtgröße von bis zu 10 MB hochladen. Eine einzelne Datei darf nicht größer als 7 MB sein.
   2. Klicken Sie auf die Datei, die Sie hinzufügen möchten.

   3. Klicken Sie auf Auswählen.

      Die Miniaturansicht der Datei wird im Bereich Prompt angezeigt. Außerdem wird die Gesamtzahl der Tokens angezeigt. Wenn Ihre Prompt-Daten das Tokenlimit überschreiten, werden die Tokens abgeschnitten und nicht bei der Verarbeitung Ihrer Daten berücksichtigt.

6. Geben Sie Ihren Prompt in den Bereich Prompt ein.

7. Optional: Wenn Sie Token-ID zu Text und Token-IDs sehen möchten, klicken Sie im Bereich Prompt auf die Anzahl der Tokens.

8. Klicken Sie auf Senden.

9. Optional: Klicken Sie auf save_alt Speichern, um den Prompt unter Meine Prompts zu speichern.

10. Optional: Klicken Sie auf code Code abrufen, um den Python-Code oder einen curl-Befehl für den Prompt abzurufen.