Using files

Gemini API, प्रॉम्प्ट इनपुट से अलग मीडिया फ़ाइलों को अपलोड करने की सुविधा देता है. इससे, आपके मीडिया का इस्तेमाल कई अनुरोधों और प्रॉम्प्ट में फिर से किया जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, मीडिया की मदद से प्रॉम्प्ट देना गाइड देखें.

तरीका: media.upload

यह File बनाता है.

एंडपॉइंट

  • मीडिया अपलोड करने के अनुरोधों के लिए, अपलोड यूआरआई:
पोस्ट https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files
  • सिर्फ़ मेटाडेटा के अनुरोधों के लिए मेटाडेटा यूआरआई:
पोस्ट https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध के मुख्य भाग में यह डेटा होता है:

फ़ील्ड
file object (File)

ज़रूरी नहीं. जिस फ़ाइल को बनाना है उसका मेटाडेटा.

अनुरोध का उदाहरण

इमेज

Python

import google.generativeai as genai

myfile = genai.upload_file(media / "Cajun_instruments.jpg")
print(f"{myfile=}")

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
result = model.generate_content(
    [myfile, "\n\n", "Can you tell me about the instruments in this photo?"]
)
print(f"{result.text=}")

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager } from "@google/generative-ai/server";
// import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const uploadResult = await fileManager.uploadFile(
  `${mediaPath}/jetpack.jpg`,
  {
    mimeType: "image/jpeg",
    displayName: "Jetpack drawing",
  },
);
// View the response.
console.log(
  `Uploaded file ${uploadResult.file.displayName} as: ${uploadResult.file.uri}`,
);

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const result = await model.generateContent([
  "Tell me about this image.",
  {
    fileData: {
      fileUri: uploadResult.file.uri,
      mimeType: uploadResult.file.mimeType,
    },
  },
]);
console.log(result.response.text());

शुरू करें

file, err := client.UploadFileFromPath(ctx, filepath.Join(testDataDir, "Cajun_instruments.jpg"), nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer client.DeleteFile(ctx, file.Name)

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(ctx,
	genai.FileData{URI: file.URI},
	genai.Text("Can you tell me about the instruments in this photo?"))
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

शेल

MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${IMG_PATH_2}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${IMG_PATH_2}")
DISPLAY_NAME=TEXT

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${IMG_PATH_2}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "Can you tell me about the instruments in this photo?"},
          {"file_data":
            {"mime_type": "image/jpeg", 
            "file_uri": '$file_uri'}
        }]
        }]
       }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

ऑडियो

Python

import google.generativeai as genai

myfile = genai.upload_file(media / "sample.mp3")
print(f"{myfile=}")

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
result = model.generate_content([myfile, "Describe this audio clip"])
print(f"{result.text=}")

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager, FileState } from "@google/generative-ai/server";
// import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const uploadResult = await fileManager.uploadFile(
  `${mediaPath}/samplesmall.mp3`,
  {
    mimeType: "audio/mp3",
    displayName: "Audio sample",
  },
);

let file = await fileManager.getFile(uploadResult.file.name);
while (file.state === FileState.PROCESSING) {
  process.stdout.write(".");
  // Sleep for 10 seconds
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 10_000));
  // Fetch the file from the API again
  file = await fileManager.getFile(uploadResult.file.name);
}

if (file.state === FileState.FAILED) {
  throw new Error("Audio processing failed.");
}

// View the response.
console.log(
  `Uploaded file ${uploadResult.file.displayName} as: ${uploadResult.file.uri}`,
);

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const result = await model.generateContent([
  "Tell me about this audio clip.",
  {
    fileData: {
      fileUri: uploadResult.file.uri,
      mimeType: uploadResult.file.mimeType,
    },
  },
]);
console.log(result.response.text());

शुरू करें

file, err := client.UploadFileFromPath(ctx, filepath.Join(testDataDir, "sample.mp3"), nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer client.DeleteFile(ctx, file.Name)

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(ctx,
	genai.FileData{URI: file.URI},
	genai.Text("Describe this audio clip"))
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

शेल

MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${AUDIO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${AUDIO_PATH}")
DISPLAY_NAME=AUDIO

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${AUDIO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "Describe this audio clip"},
          {"file_data":{"mime_type": "audio/mp3", "file_uri": '$file_uri'}}]
        }]
       }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

टेक्स्ट

Python

import google.generativeai as genai

myfile = genai.upload_file(media / "poem.txt")
print(f"{myfile=}")

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
result = model.generate_content(
    [myfile, "\n\n", "Can you add a few more lines to this poem?"]
)
print(f"{result.text=}")

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager } from "@google/generative-ai/server";
// import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const uploadResult = await fileManager.uploadFile(`${mediaPath}/a11.txt`, {
  mimeType: "text/plain",
  displayName: "Apollo 11",
});
// View the response.
console.log(
  `Uploaded file ${uploadResult.file.displayName} as: ${uploadResult.file.uri}`,
);

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const result = await model.generateContent([
  "Transcribe the first few sentences of this document.",
  {
    fileData: {
      fileUri: uploadResult.file.uri,
      mimeType: uploadResult.file.mimeType,
    },
  },
]);
console.log(result.response.text());

शुरू करें

// Set MIME type explicitly for text files - the service may have difficulty
// distingushing between different MIME types of text files automatically.
file, err := client.UploadFileFromPath(ctx, filepath.Join(testDataDir, "poem.txt"), nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer client.DeleteFile(ctx, file.Name)

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(ctx,
	genai.FileData{URI: file.URI},
	genai.Text("Can you add a few more lines to this poem?"))
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

शेल

MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${TEXT_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${TEXT_PATH}")
DISPLAY_NAME=TEXT

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${TEXT_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "Can you add a few more lines to this poem?"},
          {"file_data":{"mime_type": "text/plain", "file_uri": '$file_uri'}}]
        }]
       }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

name=$(jq ".file.name" file_info.json)
# Get the file of interest to check state
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/$name > file_info.json
# Print some information about the file you got
name=$(jq ".file.name" file_info.json)
echo name=$name
file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

curl --request "DELETE" https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/$name?key=$GOOGLE_API_KEY

वीडियो

Python

import google.generativeai as genai

import time

# Video clip (CC BY 3.0) from https://peach.blender.org/download/
myfile = genai.upload_file(media / "Big_Buck_Bunny.mp4")
print(f"{myfile=}")

# Videos need to be processed before you can use them.
while myfile.state.name == "PROCESSING":
    print("processing video...")
    time.sleep(5)
    myfile = genai.get_file(myfile.name)

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
result = model.generate_content([myfile, "Describe this video clip"])
print(f"{result.text=}")

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager, FileState } from "@google/generative-ai/server";
// import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const uploadResult = await fileManager.uploadFile(
  `${mediaPath}/Big_Buck_Bunny.mp4`,
  {
    mimeType: "video/mp4",
    displayName: "Big Buck Bunny",
  },
);

let file = await fileManager.getFile(uploadResult.file.name);
while (file.state === FileState.PROCESSING) {
  process.stdout.write(".");
  // Sleep for 10 seconds
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 10_000));
  // Fetch the file from the API again
  file = await fileManager.getFile(uploadResult.file.name);
}

if (file.state === FileState.FAILED) {
  throw new Error("Video processing failed.");
}

// View the response.
console.log(
  `Uploaded file ${uploadResult.file.displayName} as: ${uploadResult.file.uri}`,
);

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const result = await model.generateContent([
  "Tell me about this video.",
  {
    fileData: {
      fileUri: uploadResult.file.uri,
      mimeType: uploadResult.file.mimeType,
    },
  },
]);
console.log(result.response.text());

शुरू करें

file, err := client.UploadFileFromPath(ctx, filepath.Join(testDataDir, "earth.mp4"), nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer client.DeleteFile(ctx, file.Name)

// Videos need to be processed before you can use them.
for file.State == genai.FileStateProcessing {
	log.Printf("processing %s", file.Name)
	time.Sleep(5 * time.Second)
	var err error
	if file, err = client.GetFile(ctx, file.Name); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}
if file.State != genai.FileStateActive {
	log.Fatalf("uploaded file has state %s, not active", file.State)
}

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(ctx,
	genai.FileData{URI: file.URI},
	genai.Text("Describe this video clip"))
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

शेल

MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${VIDEO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${VIDEO_PATH}")
DISPLAY_NAME=VIDEO_PATH

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${VIDEO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

state=$(jq ".file.state" file_info.json)
echo state=$state

# Ensure the state of the video is 'ACTIVE'
while [[ "($state)" = *"PROCESSING"* ]];
do
  echo "Processing video..."
  sleep 5
  # Get the file of interest to check state
  curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/$name > file_info.json
  state=$(jq ".file.state" file_info.json)
done

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "Describe this video clip"},
          {"file_data":{"mime_type": "video/mp4", "file_uri": '$file_uri'}}]
        }]
       }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

PDF

Python

import google.generativeai as genai

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
sample_pdf = genai.upload_file(media / "test.pdf")
response = model.generate_content(["Give me a summary of this pdf file.", sample_pdf])
print(response.text)

जवाब का मुख्य भाग

media.upload के लिए जवाब.

अगर एपीआई सही से जुड़ जाता है, ताे जवाब के मुख्य भाग में नीचे दिए गए स्ट्रक्चर शामिल होता है.

फ़ील्ड
file object (File)

बनाई गई फ़ाइल का मेटाडेटा.

JSON के काेड में दिखाना
{
  "file": {
    object (File)
  }
}

तरीका: files.get

दिए गए File के लिए मेटाडेटा लाता है.

एंडपॉइंट

get https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{name=files/*}

पाथ पैरामीटर

name string

ज़रूरी है. जिस File को पाने के लिए यह फ़ंक्शन इस्तेमाल करना है उसका नाम. उदाहरण: files/abc-123 यह files/{file} के तौर पर दिखता है.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

import google.generativeai as genai

myfile = genai.upload_file(media / "poem.txt")
file_name = myfile.name
print(file_name)  # "files/*"

myfile = genai.get_file(file_name)
print(myfile)

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager } from "@google/generative-ai/server";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const uploadResponse = await fileManager.uploadFile(
  `${mediaPath}/jetpack.jpg`,
  {
    mimeType: "image/jpeg",
    displayName: "Jetpack drawing",
  },
);

// Get the previously uploaded file's metadata.
const getResponse = await fileManager.getFile(uploadResponse.file.name);

// View the response.
console.log(
  `Retrieved file ${getResponse.displayName} as ${getResponse.uri}`,
);

शुरू करें

file, err := client.UploadFileFromPath(ctx, filepath.Join(testDataDir, "personWorkingOnComputer.jpg"), nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer client.DeleteFile(ctx, file.Name)

gotFile, err := client.GetFile(ctx, file.Name)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Got file:", gotFile.Name)

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(ctx,
	genai.FileData{URI: file.URI},
	genai.Text("Describe this image"))
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

शेल

name=$(jq ".file.name" file_info.json)
# Get the file of interest to check state
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/$name > file_info.json
# Print some information about the file you got
name=$(jq ".file.name" file_info.json)
echo name=$name
file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

जवाब का मुख्य भाग

कामयाब रहने पर, जवाब के मुख्य हिस्से में File का एक इंस्टेंस शामिल किया जाता है.

तरीका: files.list

अनुरोध करने वाले प्रोजेक्ट के मालिकाना हक वाले File के मेटाडेटा की सूची दिखाता है.

एंडपॉइंट

get https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files

क्वेरी पैरामीटर

pageSize integer

ज़रूरी नहीं. प्रति पेज वापस देने के लिए File की अधिकतम संख्या. अगर कोई वैल्यू नहीं दी गई है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से 10 सेट हो जाती है. pageSize की ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू 100 हो सकती है.

pageToken string

ज़रूरी नहीं. किसी पिछले files.list कॉल से मिला पेज टोकन.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

import google.generativeai as genai

print("My files:")
for f in genai.list_files():
    print("  ", f.name)

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager } from "@google/generative-ai/server";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const listFilesResponse = await fileManager.listFiles();

// View the response.
for (const file of listFilesResponse.files) {
  console.log(`name: ${file.name} | display name: ${file.displayName}`);
}

शुरू करें

iter := client.ListFiles(ctx)
for {
	ifile, err := iter.Next()
	if err == iterator.Done {
		break
	}
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println(ifile.Name)
}

शेल

echo "My files: "

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files?key=$GOOGLE_API_KEY"

जवाब का मुख्य भाग

files.list का जवाब.

अगर एपीआई सही से जुड़ जाता है, ताे जवाब के मुख्य भाग में नीचे दिए गए स्ट्रक्चर शामिल होता है.

फ़ील्ड
files[] object (File)

File की सूची.

nextPageToken string

एक टोकन, जिसे अगले files.list कॉल में pageToken के तौर पर भेजा जा सकता है.

JSON के काेड में दिखाना
{
  "files": [
    {
      object (File)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

तरीका: files.delete

File को मिटाता है.

एंडपॉइंट

delete https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{name=files/*}

पाथ पैरामीटर

name string

ज़रूरी है. मिटाए जाने वाले File का नाम. उदाहरण: files/abc-123 यह files/{file} का रूप लेता है.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

import google.generativeai as genai

myfile = genai.upload_file(media / "poem.txt")

myfile.delete()

try:
    # Error.
    model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
    result = model.generate_content([myfile, "Describe this file."])
except google.api_core.exceptions.PermissionDenied:
    pass

Node.js

// Make sure to include these imports:
// import { GoogleAIFileManager } from "@google/generative-ai/server";
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.API_KEY);

const uploadResult = await fileManager.uploadFile(
  `${mediaPath}/jetpack.jpg`,
  {
    mimeType: "image/jpeg",
    displayName: "Jetpack drawing",
  },
);

// Delete the file.
await fileManager.deleteFile(uploadResult.file.name);

console.log(`Deleted ${uploadResult.file.displayName}`);

शुरू करें

file, err := client.UploadFileFromPath(ctx, filepath.Join(testDataDir, "personWorkingOnComputer.jpg"), nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer client.DeleteFile(ctx, file.Name)

gotFile, err := client.GetFile(ctx, file.Name)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Got file:", gotFile.Name)

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(ctx,
	genai.FileData{URI: file.URI},
	genai.Text("Describe this image"))
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

शेल

curl --request "DELETE" https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/$name?key=$GOOGLE_API_KEY

जवाब का मुख्य भाग

जवाब सही होने पर, जवाब का मुख्य हिस्सा खाली होता है.

REST रिसॉर्स: files

रिसॉर्स: फ़ाइल

एपीआई पर अपलोड की गई फ़ाइल.

फ़ील्ड
name string

इम्यूटेबल. आइडेंटिफ़ायर. File रिसॉर्स का नाम. आईडी ("फ़ाइलें/" प्रीफ़िक्स वाले नाम को छोड़कर) में 40 वर्ण हो सकते हैं. ये अंग्रेज़ी के छोटे अक्षर, अंक, और डैश (-) होते हैं. आईडी, डैश से शुरू या खत्म नहीं हो सकता. अगर खाता बनाते समय कोई नाम नहीं दिया जाता है, तो एक यूनीक नाम जनरेट किया जाएगा. उदाहरण: files/123-456

displayName string

ज़रूरी नहीं. File के लिए, ऐसा डिसप्ले नेम जिसे कोई भी व्यक्ति आसानी से पढ़ सकता है. स्पेस के साथ डिसप्ले नेम की लंबाई 512 से ज़्यादा वर्ण नहीं होनी चाहिए. उदाहरण: "वेलकम इमेज"

mimeType string

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. फ़ाइल का MIME प्रकार.

sizeBytes string (int64 format)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. फ़ाइल का साइज़ बाइट में.

createTime string (Timestamp format)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. File बनाने का टाइमस्टैंप.

आरएफ़सी3339 यूटीसी के "Zulu" फ़ॉर्मैट में एक टाइमस्टैंप, नैनोसेकंड रिज़ॉल्यूशन और नौ दशमलव अंकों के साथ. उदाहरण: "2014-10-02T15:01:23Z" और "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

updateTime string (Timestamp format)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. उस टाइमस्टैंप का टाइमस्टैंप जब File को आखिरी बार अपडेट किया गया था.

आरएफ़सी3339 यूटीसी "ज़ुलु" में टाइमस्टैंप फ़ॉर्मैट, नैनोसेकंड रिज़ॉल्यूशन और ज़्यादा से ज़्यादा नौ फ़्रैक्शनल अंकों के साथ हो सकता है. उदाहरण के लिए: "2014-10-02T15:01:23Z" और "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

expirationTime string (Timestamp format)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. File को मिटाए जाने का टाइमस्टैंप. सिर्फ़ तब सेट करें, जब File की समयसीमा खत्म होने वाली है.

आरएफ़सी3339 यूटीसी के "Zulu" फ़ॉर्मैट में एक टाइमस्टैंप, नैनोसेकंड रिज़ॉल्यूशन और नौ दशमलव अंकों के साथ. उदाहरण के लिए: "2014-10-02T15:01:23Z" और "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

sha256Hash string (bytes format)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. अपलोड किए गए बाइट का SHA-256 हैश.

base64 कोड में बदली गई स्ट्रिंग.

uri string

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. File का यूआरआई.

state enum (State)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. फ़ाइल की प्रोसेसिंग की स्थिति.

error object (Status)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. फ़ाइल प्रोसेस न होने पर, गड़बड़ी का स्टेटस.

यूनियन फ़ील्ड metadata. फ़ाइल का मेटाडेटा. metadata इनमें से सिर्फ़ एक हो सकता है:
videoMetadata object (VideoMetadata)

सिर्फ़ आउटपुट के लिए. वीडियो का मेटाडेटा.

JSON के काेड में दिखाना
{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "mimeType": string,
  "sizeBytes": string,
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "expirationTime": string,
  "sha256Hash": string,
  "uri": string,
  "state": enum (State),
  "error": {
    object (Status)
  },

  // Union field metadata can be only one of the following:
  "videoMetadata": {
    object (VideoMetadata)
  }
  // End of list of possible types for union field metadata.
}

VideoMetadata

वीडियो File का मेटाडेटा.

फ़ील्ड
videoDuration string (Duration format)

वीडियो की अवधि.

सेकंड में कुल नौ दशमलव अंक, जो 's' पर खत्म होते हैं. उदाहरण: "3.5s".

JSON के काेड में दिखाना
{
  "videoDuration": string
}

स्थिति

किसी फ़ाइल के लाइफ़साइकल की स्थितियां.

Enums
STATE_UNSPECIFIED डिफ़ॉल्ट वैल्यू. अगर स्थिति को छोड़ दिया जाता है, तो इस मान का इस्तेमाल किया जाता है.
PROCESSING फ़ाइल प्रोसेस की जा रही है. फ़िलहाल, इसका इस्तेमाल अनुमान लगाने के लिए नहीं किया जा सकता.
ACTIVE फ़ाइल को प्रोसेस कर दिया गया है और यह अनुमान लगाने के लिए उपलब्ध है.
FAILED फ़ाइल प्रोसेस नहीं की जा सकी.

स्थिति

Status टाइप, लॉजिकल एरर मॉडल के बारे में बताता है, जो अलग-अलग प्रोग्रामिंग एनवायरमेंट के लिए सही होता है. इनमें REST API और RPC एपीआई शामिल हैं. इसका इस्तेमाल gRPC करता है. हर Status मैसेज में तीन तरह का डेटा होता है: गड़बड़ी का कोड, गड़बड़ी का मैसेज, और गड़बड़ी की जानकारी.

आपको एपीआई डिज़ाइन गाइड में, गड़बड़ी वाले इस मॉडल और इसके साथ काम करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानकारी मिल सकती है.

फ़ील्ड
code integer

स्टेटस कोड, जो google.rpc.Code की enum वैल्यू होनी चाहिए.

message string

डेवलपर को भेजा जाने वाला गड़बड़ी का मैसेज, जो अंग्रेज़ी में होना चाहिए. उपयोगकर्ता को दिखने वाला गड़बड़ी का कोई भी मैसेज, स्थानीय भाषा में होना चाहिए और उसे google.rpc.Status.details फ़ील्ड में भेजा जाना चाहिए. इसके अलावा, क्लाइंट भी उसे स्थानीय भाषा में बदल सकता है.

details[] object

उन मैसेज की सूची जिनमें गड़बड़ी की जानकारी होती है. एपीआई के लिए, मैसेज टाइप का एक सामान्य सेट होता है.

ऐसा ऑब्जेक्ट जिसमें किसी भी तरह के फ़ील्ड शामिल हो सकते हैं. एक अन्य फ़ील्ड "@type" में, टाइप की पहचान करने वाला यूआरआई होता है. उदाहरण: { "id": 1234, "@type": "types.example.com/standard/id" }.

JSON के काेड में दिखाना
{
  "code": integer,
  "message": string,
  "details": [
    {
      "@type": string,
      field1: ...,
      ...
    }
  ]
}