Gemini API'sini kullanarak belgeleri (ör. PDF'ler) analiz etme

Bir Gemini modelinden, satır içi (Base64 kodlu) veya URL üzerinden sağladığınız belge dosyalarını (ör. PDF'ler ve düz metin dosyaları) analiz etmesini isteyebilirsiniz. Firebase AI Logic'ü kullandığınızda bu isteği doğrudan uygulamanızdan gönderebilirsiniz.

Bu özellik sayesinde şunları yapabilirsiniz:

  • Dokümanlar içindeki diyagramları, grafikleri ve tabloları analiz etme
  • Bilgileri yapılandırılmış çıkış biçimlerine ayıklayın
  • Dokümanlardaki görsel ve metin içerikleriyle ilgili soruları yanıtlama
  • Dokümanları özetleme
  • Akış uygulamaları (ör. RAG ardışık düzenlerinde) için kullanmak üzere doküman içeriğini (ör. HTML'ye) metne dönüştürme, düzenleri ve biçimlendirmeyi koruma

Kod örneklerine atlama Aktarılan yanıtlar için koda atlama


Belgelerle (ör. PDF'ler) çalışmayla ilgili ek seçenekler için diğer kılavuzlara bakın
Yapılandırılmış çıkış oluşturma Çoklu turlu sohbet

Başlamadan önce

Bu sayfada sağlayıcıya özgü içerikleri ve kodu görüntülemek için Gemini API sağlayıcınızı tıklayın.

Henüz yapmadıysanız Firebase projenizi oluşturma, uygulamanızı Firebase'e bağlama, SDK'yı ekleme, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcı için arka uç hizmetini başlatma ve GenerativeModel örneği oluşturma hakkında bilgi veren başlangıç kılavuzunu tamamlayın.

İstemlerinizi test etmek ve üzerinde iterasyon yapmak, hatta oluşturulmuş bir kod snippet'i almak için Google AI Studio'i kullanmanızı öneririz.

PDF dosyalarından metin oluşturma (base64 kodlu)

Bu örneği denemeden önce, projenizi ve uygulamanızı oluşturmak için bu kılavuzun Başlamadan önce bölümünü tamamlayın.
Bu sayfada sağlayıcıya özel içerikleri görmek için seçtiğiniz Gemini API sağlayıcının düğmesini de bu bölümde tıklayacaksınız.

Bir Gemini modelinden metin ve PDF'lerle istemde bulunarak metin oluşturmasını isteyebilirsiniz. Bunun için her giriş dosyasının mimeType değerini ve dosyayı sağlamanız gerekir. Giriş dosyaları ile ilgili koşulları ve önerileri bu sayfanın ilerleyen bölümlerinde bulabilirsiniz.

Swift

Metin ve PDF'lerden çok modlu girişten metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.


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-2.0-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

Metin ve PDF'lerden çok modlu girişten metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

Kotlin için bu SDK'daki yöntemler askıya alma işlevleridir ve Komut dizisi kapsamında çağrılmaları gerekir.

// 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-2.0-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

Metin ve PDF'lerden çok modlu girişten metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

Java için bu SDK'daki yöntemler ListenableFuture döndürür.

// 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-2.0-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

Metin ve PDF'lerden çok modlu girişten metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.


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-2.0-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

Metin ve PDF'lerden çok modlu girişten metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.


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-2.0-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

Metin ve PDF'lerden çok modlu girişten metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.


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-2.0-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.");

Kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir model nasıl seçeceğinizi öğrenin.

Yanıtı akış şeklinde gösterme

Bu örneği denemeden önce, projenizi ve uygulamanızı oluşturmak için bu kılavuzun Başlamadan önce bölümünü tamamlayın.
Bu sayfada sağlayıcıya özel içerikleri görmek için seçtiğiniz Gemini API sağlayıcının düğmesini de bu bölümde tıklayacaksınız.

Model oluşturma işleminin sonucunun tamamını beklemek yerine kısmi sonuçları işlemek için akış özelliğini kullanarak daha hızlı etkileşimler elde edebilirsiniz. Yanıtı aktarmak için generateContentStream numaralı telefonu arayın.



Giriş belgeleri için koşullar ve öneriler

Satır içi veri olarak sağlanan bir dosyanın aktarım sırasında base64 olarak kodlandığını ve bu durumun isteğin boyutunu artırdığını unutmayın. İstek çok büyükse HTTP 413 hatası alırsınız.

Aşağıdaki konularla ilgili ayrıntılı bilgi edinmek için "Vertex AI Gemini API için desteklenen giriş dosyaları ve gereksinimler" bölümüne bakın:

Desteklenen video MIME türleri

Gemini Çok modlu modeller aşağıdaki doküman MIME türlerini destekler:

Belge MIME türü Gemini 2.0 Flash Gemini 2.0 Flash‑Lite
PDF - application/pdf
Metin: text/plain

İstek başına sınırlar

PDF'ler resim olarak değerlendirilir. Bu nedenle, PDF'nin tek bir sayfası tek bir resim olarak değerlendirilir. Bir istemde izin verilen sayfa sayısı, modelin destekleyebileceği resim sayısıyla sınırlıdır:

  • Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Flash‑Lite:
    • İstek başına maksimum dosya sayısı: 3.000
    • Dosya başına maksimum sayfa sayısı: 1.000
    • Dosya başına maksimum boyut: 50 MB



Başka neler yapabilirsiniz?

Diğer özellikleri deneyin

İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin

İstemler ve model yapılandırmalarıyla denemeler yapabilir, hatta Google AI Studio kullanarak oluşturulmuş bir kod snippet'i alabilirsiniz.

Desteklenen modeller hakkında daha fazla bilgi

Çeşitli kullanım alanları için kullanılabilen modeller, bunların kotaları ve fiyatlandırması hakkında bilgi edinin.


Firebase AI Logic ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verme