I/O is live! Tune in for livestreamed keynotes and sessions May 20-21 starting at 10 AM PT. Watch now.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Gemini API'yi kullanarak metin oluşturma
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

Gemini modelinden yalnızca metin içeren bir istemden veya çoklu biçimli bir istemden metin oluşturmasını isteyebilirsiniz. Firebase AI Logic'ü kullandığınızda bu isteği doğrudan uygulamanızdan gönderebilirsiniz.

Çoklu modal istemler birden fazla giriş türü içerebilir (ör. resimlerle birlikte metin, PDF'ler, düz metin dosyaları, ses ve video).

Bu kılavuzda, yalnızca metin içeren bir istemden ve dosya içeren temel bir çok modlu istemden nasıl metin oluşturulacağı gösterilmektedir.

Yalnızca metin girişi için kod örneklerine atla Çoklu modlu giriş için kod örneklerine atla

Metinle çalışmayla ilgili ek seçenekler için diğer kılavuzları inceleyin
Yapılandırılmış çıkış oluşturma Çoklu turlu sohbet İki yönlü akış Cihaz üzerinde metin oluşturma Metinden resim oluşturma

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.

Yalnızca metin girişinden metin oluşturma

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.

Gemini modelinden, yalnızca metin içeren girişle istemde bulunarak metin üretmesini isteyebilirsiniz.

Swift

Yalnızca metin girişinden 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 a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Yalnızca metin girişinden 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")


// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Yalnızca metin girişinden 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);


// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
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);

Web

Yalnızca metin girişinden 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" });


// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Yalnızca metin girişinden 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 prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

Unity

Yalnızca metin girişinden 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 prompt that contains text
var prompt = "Write a story about a magic backpack.";

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Metin ve dosya (çok formatlı) girişinden metin oluşturma

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 modelden metin ve dosya istemi vererek 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.

Aşağıdaki örnekte, satır içi veri (Base64 kodlu dosya) olarak sağlanan tek bir video dosyasının analiz edilmesiyle dosya girişinden metin oluşturmanın temelleri gösterilmektedir.

Bu örnekte, dosyanın satır içi olarak sağlandığı gösterilmektedir ancak SDK'lar YouTube URL'si sağlama özelliğini de destekler.

Örnek video dosyasına mı ihtiyacınız var?

Herkese açık olan bu dosyayı video/mp4 MIME türüyle kullanabilirsiniz (dosyayı görüntüleyin veya indirin). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/video/animals.mp4

Swift

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden 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 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

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden 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
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

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden 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();
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

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden 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(',')[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

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden 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 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

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden 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 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.");

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.

Örneği görüntüleyin: Yalnızca metin içeren girişten oluşturulan metni aktarma

Swift

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() 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 a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text input
let contentStream = try model.generateContentStream(prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() 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")


// Provide a prompt that includes only text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
var response = ""
generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
    response += chunk.text
}

Java

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Java için bu SDK'daki akış yöntemleri, Reactive Streams kitaplığındaki bir Publisher türü 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);


// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
        .addText("Write a story about a magic backpack.")
        .build();

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text input
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
    model.generateContentStream(prompt);

// Subscribe to partial results from the response
final String[] fullResponse = {""};
streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
  @Override
  public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
    String chunk = generateContentResponse.getText();
    fullResponse[0] += chunk;
  }

  @Override
  public void onComplete() {
    System.out.println(fullResponse[0]);
  }

  @Override
  public void onError(Throwable t) {
    t.printStackTrace();
  }

  @Override
  public void onSubscribe(Subscription s) { }
});

Web

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() 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" });


// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text input
  const result = await model.generateContentStream(prompt);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }

  console.log('aggregated response: ', await result.response);
}

run();

Dart

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() 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 prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text input
final response = model.generateContentStream(prompt);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() 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 prompt that contains text
var prompt = "Write a story about a magic backpack.";

// To stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync with the text input
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(prompt);
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Örneği görüntüleyin: Çok formatlı girişten oluşturulan metni aktarma

Swift

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() 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 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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
let contentStream = try model.generateContentStream(video, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() 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
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 stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
    var fullResponse = ""
    generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
        Log.d(TAG, chunk.text ?: "")
        fullResponse += chunk.text
    }
  }
}

Java

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Java için bu SDK'daki akış yöntemleri, Reactive Streams kitaplığındaki bir Publisher türü 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();
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 stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
        Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
                model.generateContentStream(prompt);

        final String[] fullResponse = {""};

        streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
                String chunk = generateContentResponse.getText();
                fullResponse[0] += chunk;
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                System.out.println(fullResponse[0]);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                t.printStackTrace();
            }

            @Override
            public void onSubscribe(Subscription s) {
            }
         });
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() 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(',')[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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
  const result = await model.generateContentStream([prompt, videoPart]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Dart

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() 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 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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt,videoPart])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni yayınlamak için generateContentStream() 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 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 stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync with the text and video
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(new [] { video, prompt });
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Giriş resim dosyaları 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 konular hakkında ayrıntılı bilgi edinmek için Vertex AI Gemini API için desteklenen giriş dosyaları ve gereksinimler başlıklı makaleyi inceleyin:

İstekte dosya sağlamayla ilgili farklı seçenekler (satır içi veya dosyanın URL'si ya da URI'si kullanılarak)
Desteklenen dosya türleri
Desteklenen MIME türleri ve bunların nasıl belirtileceği
Dosyalar ve çok modlu istekler için şartlar ve en iyi uygulamalar

Başka neler yapabilirsiniz?

Modele uzun istemler göndermeden önce jetonları nasıl sayacağınızı öğrenin.
Çok modlu isteklerinize büyük dosyalar ekleyebilmeniz ve istemlerde dosya sağlamak için daha yönetilebilir bir çözüme sahip olabilmeniz amacıyla Cloud Storage for Firebase'i ayarlayın. Dosyalar resim, PDF, video ve ses içerebilir.
Üretime hazırlanmaya başlayın (üretim yapılacaklar listesine bakın). Örneğin:
- Gemini API'ı yetkisiz istemciler tarafından kötüye kullanıma karşı korumak için Firebase App Check'yi ayarlama
- Yeni bir uygulama sürümü yayınlamadan uygulamanızdaki değerleri (ör. model adı) güncellemek için Firebase Remote Config entegrasyonu

Diğer özellikleri deneyin

Çoklu katılımlı görüşmeler (sohbet) oluşturun.
Yalnızca metin istemlerinden metin oluşturma
Hem metin hem de çoklu modal istemlerden yapılandırılmış çıkış (JSON gibi) oluşturun.
Metin istemlerinden resim oluşturma
Üretken modelleri harici sistemlere ve bilgilere bağlamak için işlev çağırma özelliğini kullanın.

İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin

En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler dahil olmak üzere istem tasarımını anlama
Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonu (Gemini için) ya da en boy oranı ve kişi oluşturma (Imagen için) gibi model parametrelerini yapılandırın.
Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.

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

Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.

Son güncelleme tarihi: 2025-05-21 UTC.