Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini phân tích các tệp video mà bạn cung cấp trực tiếp (được mã hoá base64) hoặc thông qua URL. Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn có thể đưa ra yêu cầu này ngay từ ứng dụng của mình.
Với tính năng này, bạn có thể làm những việc như:
- Tạo phụ đề và trả lời câu hỏi về video
- Phân tích các đoạn cụ thể trong video bằng dấu thời gian
- Chép lời nội dung video bằng cách xử lý cả bản âm thanh và khung hình
- Mô tả, phân đoạn và trích xuất thông tin từ video, bao gồm cả bản âm thanh và khung hình
Chuyển đến mã mẫu Chuyển đến mã cho các phản hồi được truyền trực tuyến
Xem các hướng dẫn khác để biết thêm lựa chọn khi làm việc với video Tạo đầu ra có cấu trúc Trò chuyện nhiều lượt |
Trước khi bắt đầu
Nhấp vào nhà cung cấp Gemini API để xem nội dung và mã dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này. |
Nếu bạn chưa thực hiện, hãy hoàn tất hướng dẫn bắt đầu sử dụng. Hướng dẫn này mô tả cách thiết lập dự án Firebase, kết nối ứng dụng với Firebase, thêm SDK, khởi động dịch vụ phụ trợ cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn và tạo một thực thể GenerativeModel
.
Để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo, bạn nên sử dụng Google AI Studio.
Tạo văn bản từ tệp video (được mã hoá base64)
Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn. Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này. |
Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini tạo văn bản bằng cách đưa ra lời nhắc bằng văn bản và video, cung cấp mimeType
của từng tệp đầu vào và chính tệp đó. Tìm các yêu cầu và đề xuất đối với tệp đầu vào ở phần sau của trang này.
Swift
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.
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 video as `Data` with the appropriate MIME type.
let video = InlineDataPart(data: try Data(contentsOf: videoURL), mimeType: "video/mp4")
// Provide a text prompt to include with the video
let prompt = "What is in the video?"
// To generate text output, call generateContent with the text and video
let response = try await model.generateContent(video, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")
Kotlin
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.
// 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
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
stream?.let {
val bytes = stream.readBytes()
// Provide a prompt that includes the video specified above and text
val prompt = content {
inlineData(bytes, "video/mp4")
text("What is in the video?")
}
// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
Log.d(TAG, response.text ?: "")
}
}
Java
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.
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();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
int videoSize = (int) videoFile.length();
byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
if (stream != null) {
stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
stream.close();
// Provide a prompt that includes the video specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
.addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
.addText("What is in the video?")
.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 resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
e.printStackTrace();
}
Web
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.
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(',')[1]);
reader.readAsDataURL(file);
});
return {
inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
};
}
async function run() {
// Provide a text prompt to include with the video
const prompt = "What do you see?";
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const videoPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);
// To generate text output, call generateContent with the text and video
const result = await model.generateContent([prompt, videoPart]);
const response = result.response;
const text = response.text();
console.log(text);
}
run();
Dart
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.
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 video
final prompt = TextPart("What's in the video?");
// Prepare video for input
final video = await File('video0.mp4').readAsBytes();
// Provide the video as `Data` with the appropriate mimetype
final videoPart = InlineDataPart('video/mp4', video);
// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
Content.multi([prompt, ...videoPart])
]);
print(response.text);
Unity
Bạn có thể gọi GenerateContentAsync()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.
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 the video as `data` with the appropriate MIME type.
var video = ModelContent.InlineData("video/mp4",
System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "yourVideo.mp4")));
// Provide a text prompt to include with the video
var prompt = ModelContent.Text("What is in the video?");
// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text and video
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { video, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");
Tìm hiểu cách chọn một mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.
Hiện câu trả lời theo thời gian thực
Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn. Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này. |
Bạn có thể đạt được các lượt tương tác nhanh hơn bằng cách không đợi toàn bộ kết quả từ quá trình tạo mô hình mà thay vào đó, hãy sử dụng tính năng truyền phát trực tiếp để xử lý kết quả một phần.
Để truyền trực tuyến câu trả lời, hãy gọi generateContentStream
.
Yêu cầu và đề xuất đối với tệp video đầu vào
Xin lưu ý rằng một tệp được cung cấp dưới dạng dữ liệu nội dòng sẽ được mã hoá thành base64 trong quá trình truyền, điều này làm tăng kích thước của yêu cầu. Bạn sẽ gặp lỗi HTTP 413 nếu yêu cầu quá lớn.
Hãy xem phần "Các tệp đầu vào được hỗ trợ và yêu cầu đối với Vertex AI Gemini API" để tìm hiểu thông tin chi tiết về những nội dung sau:
- Các lựa chọn khác nhau để cung cấp một tệp trong yêu cầu (cùng dòng hoặc sử dụng URL hoặc URI của tệp)
- Yêu cầu và các phương pháp hay nhất đối với tệp video
Các loại MIME được hỗ trợ cho video
Các mô hình đa phương thức Gemini hỗ trợ các loại MIME video sau:
Loại MIME của video | Gemini 2.0 Flash | Gemini 2.0 Flash‑Lite |
---|---|---|
FLV – video/x-flv |
||
MOV – video/quicktime |
||
MPEG – video/mpeg |
||
MPEGPS – video/mpegps |
||
Dặm/gallon – video/mpg |
||
MP4 – video/mp4 |
||
WEBM – video/webm |
||
WMV – video/wmv |
||
3GPP – video/3gpp |
Giới hạn cho mỗi yêu cầu
Sau đây là số lượng tối đa tệp video được phép trong một yêu cầu bằng câu lệnh:
- Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash‑Lite: 10 tệp video
Bạn có thể làm gì khác?
- Tìm hiểu cách đếm số lượng mã thông báo trước khi gửi câu lệnh dài cho mô hình.
- Thiết lập Cloud Storage for Firebase để bạn có thể đưa các tệp lớn vào yêu cầu đa phương thức và có một giải pháp được quản lý tốt hơn để cung cấp tệp trong câu lệnh. Tệp có thể bao gồm hình ảnh, tệp PDF, video và âm thanh.
-
Bắt đầu nghĩ đến việc chuẩn bị cho bản phát hành công khai (xem danh sách kiểm tra cho bản phát hành công khai), bao gồm:
- Thiết lập Firebase App Check để bảo vệ Gemini API khỏi hành vi sai trái của các ứng dụng trái phép.
- Tích hợp Firebase Remote Config để cập nhật các giá trị trong ứng dụng (chẳng hạn như tên mô hình) mà không cần phát hành phiên bản ứng dụng mới.
Dùng thử các tính năng khác
- Xây dựng cuộc trò chuyện nhiều lượt (chat).
- Tạo văn bản từ câu lệnh chỉ có văn bản.
- Tạo đầu ra có cấu trúc (chẳng hạn như JSON) từ cả văn bản và câu lệnh đa phương thức.
- Tạo hình ảnh từ câu lệnh dạng văn bản (Gemini hoặc Imagen).
- Sử dụng lệnh gọi hàm để kết nối các mô hình tạo sinh với hệ thống và thông tin bên ngoài.
Tìm hiểu cách kiểm soát hoạt động tạo nội dung
- Tìm hiểu về cách thiết kế câu lệnh, bao gồm các phương pháp hay nhất, chiến lược và ví dụ về câu lệnh.
- Định cấu hình các tham số mô hình như nhiệt độ và số lượng mã thông báo đầu ra tối đa (đối với Gemini) hoặc tỷ lệ khung hình và thế hệ người (đối với Imagen).
- Sử dụng chế độ cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được những câu trả lời có thể bị coi là gây hại.
Tìm hiểu thêm về các mô hình được hỗ trợ
Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức cũng như giá của các mô hình đó.Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Firebase AI Logic