Anda dapat meminta model Gemini untuk menganalisis file dokumen (seperti PDF dan file teks biasa) yang Anda berikan baik secara inline (berenkode base64) atau melalui URL. Saat menggunakan Firebase AI Logic, Anda dapat membuat permintaan ini langsung dari aplikasi Anda.
Dengan kemampuan ini, Anda dapat melakukan hal-hal seperti:
- Menganalisis diagram, bagan, dan tabel di dalam dokumen
- Mengekstrak informasi ke dalam format output terstruktur
- Menjawab pertanyaan tentang konten visual dan teks dalam dokumen
- Meringkas dokumen
- Mentranskripsikan konten dokumen (misalnya, ke dalam HTML), dengan mempertahankan tata letak dan pemformatan, untuk digunakan dalam aplikasi hilir (seperti dalam pipeline RAG)
Langsung ke contoh kode Langsung ke kode untuk respons yang di-streaming
Lihat panduan lain untuk opsi tambahan dalam menangani dokumen (seperti PDF) Membuat output terstruktur Chat multi-turn |
Sebelum memulai
Klik penyedia Gemini API untuk melihat konten dan kode khusus penyedia di halaman ini. |
Jika belum melakukannya, selesaikan
panduan memulai, yang menjelaskan cara
menyiapkan project Firebase, menghubungkan aplikasi ke Firebase, menambahkan SDK,
menginisialisasi layanan backend untuk penyedia Gemini API yang Anda pilih, dan
membuat instance GenerativeModel
.
Untuk menguji dan melakukan iterasi pada perintah Anda, serta mendapatkan cuplikan kode yang dihasilkan, sebaiknya gunakan Google AI Studio.
Membuat teks dari file PDF (berenkode base64)
Sebelum mencoba sampel ini, selesaikan bagian
Sebelum memulai dalam panduan ini
untuk menyiapkan project dan aplikasi Anda. Di bagian tersebut, Anda juga akan mengklik tombol untuk penyedia Gemini API yang Anda pilih agar Anda dapat melihat konten khusus penyedia di halaman ini. |
Anda dapat meminta model Gemini untuk membuat teks dengan memberikan perintah menggunakan teks dan PDF—dengan memberikan mimeType
setiap file input dan file itu sendiri. Temukan
persyaratan dan rekomendasi untuk file input
di bagian selanjutnya pada halaman ini.
Swift
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan PDF.
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")
// Provide the PDF as `Data` with the appropriate MIME type
let pdf = try InlineDataPart(data: Data(contentsOf: pdfURL), mimeType: "application/pdf")
// Provide a text prompt to include with the PDF file
let prompt = "Summarize the important results in this report."
// To generate text output, call `generateContent` with the PDF file and text prompt
let response = try await model.generateContent(pdf, prompt)
// Print the generated text, handling the case where it might be nil
print(response.text ?? "No text in response.")
Kotlin
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan PDF.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash")
val contentResolver = applicationContext.contentResolver
// Provide the URI for the PDF file you want to send to the model
val inputStream = contentResolver.openInputStream(pdfUri)
if (inputStream != null) { // Check if the PDF file loaded successfully
inputStream.use { stream ->
// Provide a prompt that includes the PDF file specified above and text
val prompt = content {
inlineData(
bytes = stream.readBytes(),
mimeType = "application/pdf" // Specify the appropriate PDF file MIME type
)
text("Summarize the important results in this report.")
}
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
// Log the generated text, handling the case where it might be null
Log.d(TAG, response.text ?: "")
}
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.")
// Handle the error appropriately
}
Java
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan PDF.
ListenableFuture
.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
// Provide the URI for the PDF file you want to send to the model
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(pdfUri)) {
if (stream != null) {
byte[] audioBytes = stream.readAllBytes();
stream.close();
// Provide a prompt that includes the PDF file specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
.addInlineData(audioBytes, "application/pdf") // Specify the appropriate PDF file MIME type
.addText("Summarize the important results in this report.")
.build();
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String text = result.getText();
Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t);
}
}, executor);
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.");
// Handle the error appropriately
}
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Failed to read the pdf file", e);
} catch (URISyntaxException e) {
Log.e(TAG, "Invalid pdf file", e);
}
Web
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan PDF.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });
// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(','));
reader.readAsDataURL(file);
});
return {
inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
};
}
async function run() {
// Provide a text prompt to include with the PDF file
const prompt = "Summarize the important results in this report.";
// Prepare PDF file for input
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const pdfPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files);
// To generate text output, call `generateContent` with the text and PDF file
const result = await model.generateContent([prompt, pdfPart]);
// Log the generated text, handling the case where it might be undefined
console.log(result.response.text() ?? "No text in response.");
}
run();
Dart
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan PDF.
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');
// Provide a text prompt to include with the PDF file
final prompt = TextPart("Summarize the important results in this report.");
// Prepare the PDF file for input
final doc = await File('document0.pdf').readAsBytes();
// Provide the PDF file as `Data` with the appropriate PDF file MIME type
final docPart = InlineDataPart('application/pdf', doc);
// To generate text output, call `generateContent` with the text and PDF file
final response = await model.generateContent([
Content.multi([prompt,docPart])
]);
// Print the generated text
print(response.text);
Unity
Anda dapat memanggil
GenerateContentAsync()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan PDF.
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");
// Provide a text prompt to include with the PDF file
var prompt = ModelContent.Text("Summarize the important results in this report.");
// Provide the PDF file as `data` with the appropriate PDF file MIME type
var doc = ModelContent.InlineData("application/pdf",
System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "document0.pdf")));
// To generate text output, call `GenerateContentAsync` with the text and PDF file
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { prompt, doc });
// Print the generated text
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");
Pelajari cara memilih model yang sesuai untuk kasus penggunaan dan aplikasi Anda.
Streaming respons
Sebelum mencoba sampel ini, selesaikan bagian
Sebelum memulai dalam panduan ini
untuk menyiapkan project dan aplikasi Anda. Di bagian tersebut, Anda juga akan mengklik tombol untuk penyedia Gemini API yang Anda pilih agar Anda dapat melihat konten khusus penyedia di halaman ini. |
Anda dapat mencapai interaksi yang lebih cepat dengan tidak menunggu seluruh hasil dari pembuatan model, dan menggunakan streaming untuk menangani hasil parsial.
Untuk melakukan streaming respons, panggil generateContentStream
.
Persyaratan dan rekomendasi untuk dokumen input
Perhatikan bahwa file yang disediakan sebagai data inline dienkode ke base64 saat transit, yang meningkatkan ukuran permintaan. Anda akan mendapatkan error HTTP 413 jika permintaan terlalu besar.
Lihat "File input yang didukung dan persyaratan untuk Vertex AI Gemini API" untuk mempelajari informasi mendetail tentang hal berikut:
- Berbagai opsi untuk menyediakan file dalam permintaan (baik inline maupun menggunakan URL atau URI file)
- Persyaratan dan praktik terbaik untuk file dokumen
Jenis MIME video yang didukung
Model multimodal Gemini mendukung jenis MIME dokumen berikut:
Jenis MIME dokumen | Gemini 2.0 Flash | Gemini 2.0 Flash‑Lite |
---|---|---|
PDF - application/pdf |
||
Teks - text/plain |
Batas per permintaan
PDF diperlakukan sebagai gambar, sehingga satu halaman PDF diperlakukan sebagai satu gambar. Jumlah halaman yang diizinkan dalam perintah dibatasi hingga jumlah gambar yang dapat didukung model:
- Gemini 2.0 Flash dan Gemini 2.0 Flash‑Lite:
- File maksimum per permintaan: 3.000
- Halaman maksimum per file: 1.000
- Ukuran maksimum per file: 50 MB
Kamu bisa apa lagi?
- Pelajari cara menghitung token sebelum mengirim perintah panjang ke model.
- Siapkan Cloud Storage for Firebase agar Anda dapat menyertakan file besar dalam permintaan multimodal dan memiliki solusi yang lebih terkelola untuk menyediakan file dalam perintah. File dapat mencakup gambar, PDF, video, dan audio.
-
Mulai pikirkan persiapan untuk produksi (lihat
checklist produksi),
termasuk:
- Menyiapkan Firebase App Check untuk melindungi Gemini API dari penyalahgunaan oleh klien yang tidak sah.
- Mengintegrasikan Firebase Remote Config untuk memperbarui nilai dalam aplikasi Anda (seperti nama model) tanpa merilis versi aplikasi baru.
Mencoba kemampuan lainnya
- Bangun percakapan multi-turn (chat).
- Membuat teks dari perintah khusus teks.
- Membuat output terstruktur (seperti JSON) dari prompt teks dan multimodal.
- Membuat gambar dari perintah teks (Gemini atau Imagen).
- Gunakan panggilan fungsi untuk menghubungkan model generatif ke sistem dan informasi eksternal.
Mempelajari cara mengontrol pembuatan konten
- Pahami desain perintah, termasuk praktik terbaik, strategi, dan contoh perintah.
- Mengonfigurasi parameter model seperti suhu dan token output maksimum (untuk Gemini) atau rasio aspek dan pembuatan orang (untuk Imagen).
- Gunakan setelan keamanan untuk menyesuaikan kemungkinan mendapatkan respons yang dapat dianggap berbahaya.
Pelajari lebih lanjut model yang didukung
Pelajari model yang tersedia untuk berbagai kasus penggunaan dan kuota serta harganya.Memberikan masukan tentang pengalaman Anda dengan Firebase AI Logic