Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Hiểu hình ảnh

Các mô hình Gemini được xây dựng từ đầu theo hướng đa phương thức, nhờ đó có các khả năng hiểu hình ảnh tích hợp mạnh mẽ. Nhờ đó, bạn có thể thực hiện các nhiệm vụ như chú thích hình ảnh, phân loại, hỏi đáp trực quan, phát hiện đối tượng và phân đoạn mà không cần huấn luyện các mô hình học máy chuyên biệt.

Hướng dẫn này trình bày về dữ liệu đầu vào hình ảnh và các tác vụ hiểu biết hình ảnh phổ biến. Đối với các phương thức khác, hãy xem hướng dẫn về video và âm thanh.

Truyền hình ảnh đến Gemini

Bạn có thể cung cấp hình ảnh làm dữ liệu đầu vào cho Gemini bằng hai phương thức:

Chuyển dữ liệu hình ảnh cùng dòng: Lý tưởng cho các tệp nhỏ hơn (tổng kích thước yêu cầu dưới 20 MB, bao gồm cả lời nhắc).
Tải hình ảnh lên bằng File API: Nên dùng cho các tệp lớn hơn hoặc để sử dụng lại hình ảnh trên nhiều yêu cầu.

Truyền dữ liệu hình ảnh cùng dòng

Bạn có thể truyền dữ liệu hình ảnh cùng dòng trong yêu cầu đến generateContent. Bạn có thể cung cấp dữ liệu hình ảnh dưới dạng chuỗi được mã hoá Base64 hoặc bằng cách trực tiếp đọc các tệp cục bộ (tuỳ thuộc vào ngôn ngữ).

Ví dụ sau đây cho biết cách đọc hình ảnh từ tệp cục bộ và chuyển hình ảnh đó đến API generateContent để xử lý.

Python

  from google.genai import types

  with open('path/to/small-sample.jpg', 'rb') as f:
      image_bytes = f.read()

  response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.0-flash',
    contents=[
      types.Part.from_bytes(
        data=image_bytes,
        mime_type='image/jpeg',
      ),
      'Caption this image.'
    ]
  )

  print(response.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GOOGLE_API_KEY" });
const base64ImageFile = fs.readFileSync("path/to/small-sample.jpg", {
  encoding: "base64",
});

const contents = [
  {
    inlineData: {
      mimeType: "image/jpeg",
      data: base64ImageFile,
    },
  },
  { text: "Caption this image." },
];

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: contents,
});
console.log(response.text);

Go

bytes, _ := os.ReadFile("path/to/small-sample.jpg")

parts := []*genai.Part{
  genai.NewPartFromBytes(bytes, "image/jpeg"),
  genai.NewPartFromText("Caption this image."),
}

contents := []*genai.Content{
  genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}

result, _ := client.Models.GenerateContent(
  ctx,
  "gemini-2.0-flash",
  contents,
  nil,
)

fmt.Println(result.Text())

REST

IMG_PATH="/path/to/your/image1.jpg"

if [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
B64FLAGS="--input"
else
B64FLAGS="-w0"
fi

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
    "contents": [{
    "parts":[
        {
            "inline_data": {
            "mime_type":"image/jpeg",
            "data": "'"$(base64 $B64FLAGS $IMG_PATH)"'"
            }
        },
        {"text": "Caption this image."},
    ]
    }]
}' 2> /dev/null

Bạn cũng có thể tìm nạp hình ảnh từ một URL, chuyển đổi hình ảnh đó thành byte và truyền hình ảnh đó đến generateContent như trong các ví dụ sau.

Python

from google import genai
from google.genai import types

import requests

image_path = "https://goo.gle/instrument-img"
image_bytes = requests.get(image_path).content
image = types.Part.from_bytes(
  data=image_bytes, mime_type="image/jpeg"
)

client = genai.Client(api_key="GOOGLE_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    contents=["What is this image?", image],
)

print(response.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GOOGLE_API_KEY });

  const imageUrl = "https://goo.gle/instrument-img";

  const response = await fetch(imageUrl);
  const imageArrayBuffer = await response.arrayBuffer();
  const base64ImageData = Buffer.from(imageArrayBuffer).toString('base64');

  const result = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: [
    {
      inlineData: {
        mimeType: 'image/jpeg',
        data: base64ImageData,
      },
    },
    { text: "Caption this image." }
  ],
  });
  console.log(result.text);
}

main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "io"
  "net/http"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
      APIKey:  os.Getenv("GOOGLE_API_KEY"),
      Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  })

  // Download the image.
  imageResp, _ := http.Get("https://goo.gle/instrument-img")

  imageBytes, _ := io.ReadAll(imageResp.Body)

  parts := []*genai.Part{
    genai.NewPartFromBytes(imageBytes, "image/jpeg"),
    genai.NewPartFromText("Caption this image."),
  }

  contents := []*genai.Content{
    genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
    ctx,
    "gemini-2.0-flash",
    contents,
    nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

REST

IMG_URL="https://goo.gle/instrument-img"

MIME_TYPE=$(curl -sIL "$IMG_URL" | grep -i '^content-type:' | awk -F ': ' '{print $2}' | sed 's/\r$//' | head -n 1)
if [[ -z "$MIME_TYPE" || ! "$MIME_TYPE" == image/* ]]; then
  MIME_TYPE="image/jpeg"
fi

# Check for macOS
if [[ "$(uname)" == "Darwin" ]]; then
  IMAGE_B64=$(curl -sL "$IMG_URL" | base64 -b 0)
elif [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
  IMAGE_B64=$(curl -sL "$IMG_URL" | base64)
else
  IMAGE_B64=$(curl -sL "$IMG_URL" | base64 -w0)
fi

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
            {
              "inline_data": {
                "mime_type":"'"$MIME_TYPE"'",
                "data": "'"$IMAGE_B64"'"
              }
            },
            {"text": "Caption this image."}
        ]
      }]
    }' 2> /dev/null

Tải hình ảnh lên bằng File API

Đối với các tệp lớn hoặc để có thể sử dụng cùng một tệp hình ảnh nhiều lần, hãy sử dụng API Tệp. Mã sau đây sẽ tải một tệp hình ảnh lên, sau đó sử dụng tệp đó trong lệnh gọi đến generateContent. Hãy xem Hướng dẫn về API tệp để biết thêm thông tin và ví dụ.

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="GOOGLE_API_KEY")

my_file = client.files.upload(file="path/to/sample.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[my_file, "Caption this image."],
)

print(response.text)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GOOGLE_API_KEY" });

async function main() {
  const myfile = await ai.files.upload({
    file: "path/to/sample.jpg",
    config: { mimeType: "image/jpeg" },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: createUserContent([
      createPartFromUri(myfile.uri, myfile.mimeType),
      "Caption this image.",
    ]),
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
    APIKey:  os.Getenv("GOOGLE_API_KEY"),
    Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  })

  uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(ctx, "path/to/sample.jpg", nil)

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromText("Caption this image."),
      genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
  }

  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.0-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

REST

IMAGE_PATH="path/to/sample.jpg"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${IMAGE_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${IMAGE_PATH}")
DISPLAY_NAME=IMAGE

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 "https://generativelanguage.googleapis.com/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: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${IMAGE_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

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

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"file_data":{"mime_type": "'"${MIME_TYPE}"'", "file_uri": "'"${file_uri}"'"}},
          {"text": "Caption this image."}]
        }]
      }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

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

Lời nhắc có nhiều hình ảnh

Bạn có thể cung cấp nhiều hình ảnh trong một câu lệnh bằng cách đưa nhiều đối tượng hình ảnh Part vào mảng contents. Các tham chiếu này có thể là dữ liệu nội tuyến (tệp cục bộ hoặc URL) và tham chiếu API tệp.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="GOOGLE_API_KEY")

# Upload the first image
image1_path = "path/to/image1.jpg"
uploaded_file = client.files.upload(file=image1_path)

# Prepare the second image as inline data
image2_path = "path/to/image2.png"
with open(image2_path, 'rb') as f:
    img2_bytes = f.read()

# Create the prompt with text and multiple images
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[
        "What is different between these two images?",
        uploaded_file,  # Use the uploaded file reference
        types.Part.from_bytes(
            data=img2_bytes,
            mime_type='image/png'
        )
    ]
)

print(response.text)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GOOGLE_API_KEY" });

async function main() {
  // Upload the first image
  const image1_path = "path/to/image1.jpg";
  const uploadedFile = await ai.files.upload({
    file: image1_path,
    config: { mimeType: "image/jpeg" },
  });

  // Prepare the second image as inline data
  const image2_path = "path/to/image2.png";
  const base64Image2File = fs.readFileSync(image2_path, {
    encoding: "base64",
  });

  // Create the prompt with text and multiple images
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: createUserContent([
      "What is different between these two images?",
      createPartFromUri(uploadedFile.uri, uploadedFile.mimeType),
      {
        inlineData: {
          mimeType: "image/png",
          data: base64Image2File,
        },
      },
    ]),
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

// Upload the first image
image1Path := "path/to/image1.jpg"
uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(ctx, image1Path, nil)

// Prepare the second image as inline data
image2Path := "path/to/image2.jpeg"
imgBytes, _ := os.ReadFile(image2Path)

parts := []*genai.Part{
  genai.NewPartFromText("What is different between these two images?"),
  genai.NewPartFromBytes(imgBytes, "image/jpeg"),
  genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
}

contents := []*genai.Content{
  genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}

result, _ := client.Models.GenerateContent(
  ctx,
  "gemini-2.0-flash",
  contents,
  nil,
)

fmt.Println(result.Text())

REST

# Upload the first image
IMAGE1_PATH="path/to/image1.jpg"
MIME1_TYPE=$(file -b --mime-type "${IMAGE1_PATH}")
NUM1_BYTES=$(wc -c < "${IMAGE1_PATH}")
DISPLAY_NAME1=IMAGE1

tmp_header_file1=upload-header1.tmp

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
  -D upload-header1.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM1_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME1_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME1}'}}" 2> /dev/null

upload_url1=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file1}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file1}"

curl "${upload_url1}" \
  -H "Content-Length: ${NUM1_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${IMAGE1_PATH}" 2> /dev/null > file_info1.json

file1_uri=$(jq ".file.uri" file_info1.json)
echo file1_uri=$file1_uri

# Prepare the second image (inline)
IMAGE2_PATH="path/to/image2.png"
MIME2_TYPE=$(file -b --mime-type "${IMAGE2_PATH}")

if [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
  B64FLAGS="--input"
else
  B64FLAGS="-w0"
fi
IMAGE2_BASE64=$(base64 $B64FLAGS $IMAGE2_PATH)

# Now generate content using both images
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "What is different between these two images?"},
          {"file_data":{"mime_type": "'"${MIME1_TYPE}"'", "file_uri": '$file1_uri'}},
          {
            "inline_data": {
              "mime_type":"'"${MIME2_TYPE}"'",
              "data": "'"$IMAGE2_BASE64"'"
            }
          }
        ]
      }]
    }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

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

Phát hiện vật thể

Kể từ Gemini 2.0 trở đi, các mô hình được huấn luyện thêm để phát hiện đối tượng trong hình ảnh và lấy toạ độ hộp giới hạn của đối tượng đó. Toạ độ, tương ứng với kích thước hình ảnh, được điều chỉnh theo tỷ lệ [0, 1000]. Bạn cần giảm tỷ lệ các toạ độ này dựa trên kích thước hình ảnh ban đầu.

Python

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import json

client = genai.Client(api_key="GOOGLE_API_KEY")
prompt = "Detect the all of the prominent items in the image. The box_2d should be [ymin, xmin, ymax, xmax] normalized to 0-1000."

image = Image.open("/path/to/image.png")

config = types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json")
response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash",
                                          contents=[image, prompt],
                                          config=config)

width, height = image.size
bounding_boxes = json.loads(response.text)

converted_bounding_boxes = []
for bounding_box in bounding_boxes:
    abs_y1 = int(bounding_box["box_2d"][0]/1000 * height)
    abs_x1 = int(bounding_box["box_2d"][1]/1000 * width)
    abs_y2 = int(bounding_box["box_2d"][2]/1000 * height)
    abs_x2 = int(bounding_box["box_2d"][3]/1000 * width)
    converted_bounding_boxes.append([abs_x1, abs_y1, abs_x2, abs_y2])

print("Image size: ", width, height)
print("Bounding boxes:", converted_bounding_boxes)

Để biết thêm ví dụ, hãy xem các sách dạy nấu ăn sau:

Phân đoạn hình ảnh

Kể từ Gemini 2.5, các mô hình không chỉ phát hiện các mục mà còn phân đoạn các mục đó và cung cấp mặt nạ đường viền.

Mô hình này dự đoán một danh sách JSON, trong đó mỗi mục đại diện cho một mặt nạ phân đoạn. Mỗi mục có một hộp giới hạn ("box_2d") ở định dạng [y0, x0, y1, x1] với các toạ độ chuẩn hoá từ 0 đến 1000, một nhãn ("label") xác định đối tượng và cuối cùng là mặt nạ phân đoạn bên trong hộp giới hạn, dưới dạng tệp png được mã hoá base64, là bản đồ xác suất có giá trị từ 0 đến 255. Bạn cần đổi kích thước mặt nạ để khớp với kích thước hộp giới hạn, sau đó chuyển đổi sang nhị phân ở ngưỡng độ tin cậy (127 cho điểm giữa).

Python

from google import genai
from PIL import Image

import io
import os
import requests
from io import BytesIO

import dataclasses
import numpy as np
import base64

# Mask data type
@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class SegmentationMask:
  # bounding box pixel coordinates (not normalized)
  y0: int # in [0..height - 1]
  x0: int # in [0..width - 1]
  y1: int # in [0..height - 1]
  x1: int # in [0..width - 1]
  mask: np.array # [img_height, img_width] with values 0..255
  label: str

# Parsing JSON output
def parse_json(json_output: str):
    # Parsing out the markdown fencing
    lines = json_output.splitlines()
    for i, line in enumerate(lines):
        if line == "```json":
            json_output = "\n".join(lines[i+1:])  # Remove everything before "```json"
            json_output = json_output.split("```")[0]  # Remove everything after the closing "```"
            break  # Exit the loop once "```json" is found
    return json_output

# Generates a list of segmentation masks from the model output
def parse_segmentation_masks(
    predicted_str: str, *, img_height: int, img_width: int
    ) -> list[SegmentationMask]:
  items = json.loads(parse_json(predicted_str))
  masks = []
  for item in items:
    raw_box = item["box_2d"]
    abs_y0 = int(item["box_2d"][0] / 1000 * img_height)
    abs_x0 = int(item["box_2d"][1] / 1000 * img_width)
    abs_y1 = int(item["box_2d"][2] / 1000 * img_height)
    abs_x1 = int(item["box_2d"][3] / 1000 * img_width)
    if abs_y0 >= abs_y1 or abs_x0 >= abs_x1:
      print("Invalid bounding box", item["box_2d"])
      continue
    label = item["label"]
    png_str = item["mask"]
    if not png_str.startswith("data:image/png;base64,"):
      print("Invalid mask")
      continue
    png_str = png_str.removeprefix("data:image/png;base64,")
    png_str = base64.b64decode(png_str)
    mask = Image.open(io.BytesIO(png_str))
    bbox_height = abs_y1 - abs_y0
    bbox_width = abs_x1 - abs_x0
    if bbox_height < 1 or bbox_width < 1:
      print("Invalid bounding box")
      continue
    mask = mask.resize((bbox_width, bbox_height), resample=Image.Resampling.BILINEAR)
    np_mask = np.zeros((img_height, img_width), dtype=np.uint8)
    np_mask[abs_y0:abs_y1, abs_x0:abs_x1] = mask
    masks.append(SegmentationMask(abs_y0, abs_x0, abs_y1, abs_x1, np_mask, label))
  return masks

prompt = """
  Give the segmentation masks for the wooden and glass items.
  Output a JSON list of segmentation masks where each entry contains the 2D
  bounding box in the key "box_2d", the segmentation mask in key "mask", and
  the text label in the key "label". Use descriptive labels.
"""
model = "gemini-2.5-pro-preview-06-05"
image ="path/to/image.png"

# Load and resize image
im = Image.open(BytesIO(open(image, "rb").read()))
im.thumbnail([1024,1024], Image.Resampling.LANCZOS)

# Run model to find segmentation masks
response = client.models.generate_content(
    model=model,
    contents=[prompt, im],
    config = types.GenerateContentConfig(
        temperature=0.5,
    )
)

# Check output
print(response.text)

# Get segmentation masks
print(parse_segmentation_masks(response.text, img_height=im.size[1], img_width=im.size[0]))

Hãy xem ví dụ về phân đoạn trong hướng dẫn về sách dạy nấu ăn để biết ví dụ chi tiết hơn.

Định dạng hình ảnh được hỗ trợ

Gemini hỗ trợ các loại MIME định dạng hình ảnh sau:

PNG – image/png
JPEG – image/jpeg
WEBP – image/webp
HEIC – image/heic
HEIF – image/heif

Các hạn chế và thông tin kỹ thuật chính

Giới hạn tệp: Gemini 2.5 Pro, 2.0 Flash, 1.5 Pro và 1.5 Flash hỗ trợ tối đa 3.600 tệp hình ảnh cho mỗi yêu cầu.
Tính toán mã thông báo:
- Gemini 1.5 Flash và Gemini 1.5 Pro: 258 mã thông báo nếu cả hai kích thước đều <= 384 pixel. Hình ảnh lớn hơn được xếp kề (kích thước ô tối thiểu 256px, tối đa 768px, đổi kích thước thành 768x768), mỗi ô có giá 258 mã thông báo.
- Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.5 Flash/Pro: 258 mã thông báo nếu cả hai kích thước đều <= 384 pixel. Hình ảnh lớn hơn được xếp kề thành các ô 768x768 pixel, mỗi ô có giá 258 mã thông báo.

Mẹo và phương pháp hay nhất

Xác minh rằng hình ảnh được xoay chính xác.
Sử dụng hình ảnh rõ ràng, không bị mờ.
Khi sử dụng một hình ảnh có văn bản, hãy đặt câu lệnh văn bản sau phần hình ảnh trong mảng contents.

Bước tiếp theo

Hướng dẫn này cho bạn biết cách tải tệp hình ảnh lên và tạo đầu ra văn bản từ dữ liệu đầu vào hình ảnh. Để tìm hiểu thêm, hãy xem các tài nguyên sau:

Files API (API Tệp): Tìm hiểu thêm về cách tải tệp lên và quản lý tệp để sử dụng với Gemini.
Hướng dẫn hệ thống: Hướng dẫn hệ thống cho phép bạn điều hướng hành vi của mô hình dựa trên nhu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể của mình.
Chiến lược nhắc tệp: Gemini API hỗ trợ nhắc bằng dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, còn gọi là nhắc đa phương thức.
Hướng dẫn về an toàn: Đôi khi, các mô hình AI tạo sinh sẽ tạo ra kết quả không mong muốn, chẳng hạn như kết quả không chính xác, thiên vị hoặc phản cảm. Quá trình xử lý hậu kỳ và đánh giá của con người là điều cần thiết để hạn chế rủi ro gây hại từ những kết quả như vậy.