הבנת מסמכים

מודלים של Gemini יכולים לעבד מסמכים בפורמט PDF, באמצעות ראייה מובנית כדי להבין הקשרים של מסמכים שלמים. היכולת הזו לא מסתכמת בחילוץ טקסט, אלא מאפשרת ל-Gemini:

  • לנתח ולפרש תוכן, כולל טקסט, תמונות, דיאגרמות, תרשימים וטבלאות, גם במסמכים ארוכים של עד 1, 000 עמודים.
  • חילוץ מידע לפורמטים של פלט מובנה.
  • לסכם מסמכים ולענות על שאלות על סמך הרכיבים החזותיים והטקסטואליים שלהם.
  • תמלול תוכן המסמך (למשל ל-HTML), תוך שמירה על הפריסות והעיצוב, לשימוש באפליקציות במורד הזרם.

אפשר גם להעביר מסמכים שאינם PDF באותו אופן, אבל Gemini יראה אותם כטקסט רגיל, כך שלא יהיה הקשר כמו תרשימים או עיצוב.

העברת נתוני PDF בתוך השורה

אפשר להעביר נתוני PDF בתוך הבקשה. האפשרות הזו מתאימה במיוחד למסמכים קטנים או לעיבוד זמני שבו אין צורך להפנות לקובץ בבקשות הבאות. מומלץ להשתמש ב-Files API למסמכים גדולים שצריך להתייחס אליהם באינטראקציות מרובות תורות, כדי לשפר את זמן הטעינה של הבקשה ולצמצם את השימוש ברוחב הפס.

בדוגמה הבאה אפשר לראות איך מעבירים נתוני PDF בשורה:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import base64

client = genai.Client()

with open('path/to/document.pdf', 'rb') as f:
    pdf_bytes = f.read()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {
            "type": "document",
            "data": base64.b64encode(pdf_bytes).decode('utf-8'),
            "mime_type": "application/pdf"
        },
        {"type": "text", "text": "Summarize this document"}
    ]
)

print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
    const pdfData = fs.readFileSync("path/to/document.pdf", {
        encoding: "base64"
    });

    const interaction = await ai.interactions.create({
        model: "gemini-3-flash-preview",
        input: [
            { type: "text", text: "Summarize this document" },
            {
                type: "document",
                data: pdfData,
                mime_type: "application/pdf"
            }
        ]
    });
    console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}

main();

REST

PDF_PATH="path/to/document.pdf"

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

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": [
      {
        "type": "document",
        "data": "'$(base64 $B64FLAGS $PDF_PATH)'",
        "mime_type": "application/pdf"
      },
      {"type": "text", "text": "Summarize this document"}
    ]
  }'

אפשר גם להעלות קובץ PDF מקומי לעיבוד:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="file.pdf")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {"type": "document", "uri": uploaded_file.uri, "mime_type": uploaded_file.mime_type},
        {"type": "text", "text": "Summarize this document"}
    ]
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
    const uploadedFile = await ai.files.upload({
        file: "file.pdf",
        config: { mime_type: "application/pdf" }
    });

    const interaction = await ai.interactions.create({
        model: "gemini-3-flash-preview",
        input: [
            { type: "text", text: "Summarize this document" },
            {
                type: "document",
                uri: uploadedFile.uri,
                mime_type: uploadedFile.mime_type
            }
        ]
    });
    console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}

main();

העלאה של קובצי PDF באמצעות Files API

מומלץ להשתמש ב-Files API לקבצים גדולים יותר או כשרוצים לעשות שימוש חוזר במסמך בכמה בקשות. הפעולה הזו משפרת את זמן האחזור של הבקשות ומצמצמת את השימוש ברוחב הפס, כי היא מפרידה בין העלאת הקובץ לבין בקשות המודל.

קובצי PDF גדולים מכתובות URL

אפשר להשתמש ב-File API כדי לפשט את ההעלאה והעיבוד של קובצי PDF גדולים מכתובות URL:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import io
import httpx

client = genai.Client()

long_context_pdf_path = "https://arxiv.org/pdf/2312.11805"

# Retrieve and upload the PDF using the File API
doc_io = io.BytesIO(httpx.get(long_context_pdf_path).content)

sample_doc = client.files.upload(
  # You can pass a path or a file-like object here
  file=doc_io,
  config=dict(
    mime_type='application/pdf')
)

prompt = "Summarize this document"

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {"type": "document", "uri": sample_doc.uri, "mime_type": sample_doc.mime_type},
        {"type": "text", "text": prompt}
    ]
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {

    const pdfBuffer = await fetch("https://arxiv.org/pdf/2312.11805")
        .then((response) => response.arrayBuffer());

    const fileBlob = new Blob([pdfBuffer], { type: 'application/pdf' });

    const file = await ai.files.upload({
        file: fileBlob,
        config: {
            displayName: 'A17_FlightPlan.pdf',
        },
    });

    // Wait for the file to be processed.
    let getFile = await ai.files.get({ name: file.name });
    while (getFile.state === 'PROCESSING') {
        getFile = await ai.files.get({ name: file.name });
        console.log(`current file status: ${getFile.state}`);
        console.log('File is still processing, retrying in 5 seconds');

        await new Promise((resolve) => {
            setTimeout(resolve, 5000);
        });
    }
    if (file.state === 'FAILED') {
        throw new Error('File processing failed.');
    }

    const interaction = await ai.interactions.create({
        model: 'gemini-3-flash-preview',
        input: [
            { type: "document", uri: file.uri, mime_type: file.mime_type },
            { type: "text", text: "Summarize this document" }
        ],
    });

    console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);

}

main();

REST

PDF_PATH="https://arxiv.org/pdf/2312.11805"
DISPLAY_NAME="Gemini_paper"
PROMPT="Summarize this document"

# Download the PDF from the provided URL
wget -O "${DISPLAY_NAME}.pdf" "${PDF_PATH}"

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

echo "MIME_TYPE: ${MIME_TYPE}"
echo "NUM_BYTES: ${NUM_BYTES}"

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=${GEMINI_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: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${DISPLAY_NAME}.pdf" 2> /dev/null > file_info.json

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

# Create payload JSON file for safety
cat << EOF > payload.json
{
  "model": "gemini-3-flash-preview",
  "input": [
    {"type": "text", "text": "${PROMPT}"},
    {"type": "document", "uri": "${file_uri}", "mime_type": "application/pdf"}
  ]
}
EOF

# Now create an interaction using that file
# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
    -X POST \
    -d @payload.json 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".steps[-1].content[0].text" response.json

# Clean up
rm "${DISPLAY_NAME}.pdf"
rm payload.json

קובצי PDF גדולים שמאוחסנים באופן מקומי

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import pathlib

client = genai.Client()

# Upload the PDF using the File API
file_path = pathlib.Path('large_file.pdf')
sample_file = client.files.upload(
    file=file_path,
)

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {"type": "document", "uri": sample_file.uri, "mime_type": sample_file.mime_type},
        {"type": "text", "text": "Summarize this document"}
    ]
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
    const file = await ai.files.upload({
        file: 'path-to-localfile.pdf',
        config: {
            displayName: 'A17_FlightPlan.pdf',
        },
    });

    // Wait for the file to be processed.
    let getFile = await ai.files.get({ name: file.name });
    while (getFile.state === 'PROCESSING') {
        getFile = await ai.files.get({ name: file.name });
        console.log(`current file status: ${getFile.state}`);
        console.log('File is still processing, retrying in 5 seconds');

        await new Promise((resolve) => {
            setTimeout(resolve, 5000);
        });
    }
    if (file.state === 'FAILED') {
        throw new Error('File processing failed.');
    }

    const interaction = await ai.interactions.create({
        model: 'gemini-3-flash-preview',
        input: [
            { type: "document", uri: file.uri, mime_type: file.mime_type },
            { type: "text", text: "Summarize this document" }
        ],
    });

    console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);

}

main();

REST

PDF_PATH="path/to/large_file.pdf"
NUM_BYTES=$(wc -c < "${PDF_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 "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=${GEMINI_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: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: application/pdf" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${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: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${PDF_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

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

# Now create an interaction using that file
# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
    -X POST \
    -d '{
      "model": "gemini-3-flash-preview",
      "input": [
        {"type": "document", "uri": '$file_uri', "mime_type": "application/pdf"},
        {"type": "text", "text": "Can you add a few more lines to this poem?"}
      ]
    }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".steps[-1].content[0].text" response.json

כדי לוודא שה-API שמר בהצלחה את הקובץ שהועלה ולקבל את המטא-נתונים שלו, אפשר לקרוא ל-files.get. רק name (ובאופן עקיף, uri) הם ייחודיים.

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import pathlib

client = genai.Client()

fpath = pathlib.Path('example.pdf')
fpath.write_text('hello')

file = client.files.upload(file='example.pdf')

file_info = client.files.get(name=file.name)
print(file_info.model_dump_json(indent=4))

REST

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

העברת כמה קובצי PDF

‫Gemini API יכול לעבד כמה מסמכי PDF (עד 1,000 דפים) בבקשה אחת, כל עוד הגודל המשולב של המסמכים וההנחיה הטקסטואלית לא חורג מחלון ההקשר של המודל.

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import io
import httpx

client = genai.Client()

doc_url_1 = "https://arxiv.org/pdf/2312.11805"
doc_url_2 = "https://arxiv.org/pdf/2403.05530"

# Retrieve and upload both PDFs using the File API
doc_data_1 = io.BytesIO(httpx.get(doc_url_1).content)
doc_data_2 = io.BytesIO(httpx.get(doc_url_2).content)

sample_pdf_1 = client.files.upload(
  file=doc_data_1,
  config=dict(mime_type='application/pdf')
)
sample_pdf_2 = client.files.upload(
  file=doc_data_2,
  config=dict(mime_type='application/pdf')
)

prompt = "What is the difference between each of the main benchmarks between these two papers? Output these in a table."

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {"type": "document", "uri": sample_pdf_1.uri, "mime_type": sample_pdf_1.mime_type},
        {"type": "document", "uri": sample_pdf_2.uri, "mime_type": sample_pdf_2.mime_type},
        {"type": "text", "text": prompt}
    ]
)

print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function uploadRemotePDF(url, displayName) {
    const pdfBuffer = await fetch(url)
        .then((response) => response.arrayBuffer());

    const fileBlob = new Blob([pdfBuffer], { type: 'application/pdf' });

    const file = await ai.files.upload({
        file: fileBlob,
        config: {
            displayName: displayName,
        },
    });

    // Wait for the file to be processed.
    let getFile = await ai.files.get({ name: file.name });
    while (getFile.state === 'PROCESSING') {
        getFile = await ai.files.get({ name: file.name });
        console.log(`current file status: ${getFile.state}`);
        console.log('File is still processing, retrying in 5 seconds');

        await new Promise((resolve) => {
            setTimeout(resolve, 5000);
        });
    }
    if (file.state === 'FAILED') {
        throw new Error('File processing failed.');
    }

    return file;
}

async function main() {
    const file1 = await uploadRemotePDF("https://arxiv.org/pdf/2312.11805", "PDF 1");
    const file2 = await uploadRemotePDF("https://arxiv.org/pdf/2403.05530", "PDF 2");

    const interaction = await ai.interactions.create({
        model: 'gemini-3-flash-preview',
        input: [
            { type: "document", uri: file1.uri, mime_type: file1.mime_type },
            { type: "document", uri: file2.uri, mime_type: file2.mime_type },
            { type: "text", text: "What is the difference between each of the main benchmarks between these two papers? Output these in a table." }
        ],
    });

    console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}

main();

REST

DOC_URL_1="https://arxiv.org/pdf/2312.11805"
DOC_URL_2="https://arxiv.org/pdf/2403.05530"
DISPLAY_NAME_1="Gemini_paper"
DISPLAY_NAME_2="Gemini_1.5_paper"
PROMPT="What is the difference between each of the main benchmarks between these two papers? Output these in a table."

# Function to download and upload a PDF
upload_pdf() {
  local doc_url="$1"
  local display_name="$2"

  echo "Downloading ${display_name} from ${doc_url}..." >&2
  # Download the PDF
  wget -O "${display_name}.pdf" "${doc_url}" 2> /dev/null

  local MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${display_name}.pdf")
  local NUM_BYTES=$(wc -c < "${display_name}.pdf")

  echo "MIME_TYPE: ${MIME_TYPE}" >&2
  echo "NUM_BYTES: ${NUM_BYTES}" >&2

  local tmp_header_file="upload-header-${display_name}.tmp"

  # Initial resumable request
  # Using GEMINI_API_KEY instead of GOOGLE_API_KEY
  curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=${GEMINI_API_KEY}" \
    -D "${tmp_header_file}" \
    -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

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

  echo "Upload URL for ${display_name}: ${upload_url}" >&2

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

  local file_uri=$(jq -r ".file.uri" "file_info_${display_name}.json")
  echo "file_uri for ${display_name}: ${file_uri}" >&2

  # Clean up the downloaded PDF
  rm "${display_name}.pdf"

  echo "${file_uri}"
}

# Upload the first PDF
file_uri_1=$(upload_pdf "${DOC_URL_1}" "${DISPLAY_NAME_1}")

# Upload the second PDF
file_uri_2=$(upload_pdf "${DOC_URL_2}" "${DISPLAY_NAME_2}")

# Create payload JSON file for safety
cat << EOF > payload_multi.json
{
  "model": "gemini-3-flash-preview",
  "input": [
    {"type": "document", "uri": "${file_uri_1}", "mime_type": "application/pdf"},
    {"type": "document", "uri": "${file_uri_2}", "mime_type": "application/pdf"},
    {"type": "text", "text": "${PROMPT}"}
  ]
}
EOF

# Now create an interaction using both files
# Using GEMINI_API_KEY instead of GOOGLE_API_KEY
# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
    -X POST \
    -d @payload_multi.json 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".steps[-1].content[0].text" response.json

# Clean up
rm payload_multi.json
rm "file_info_${DISPLAY_NAME_1}.json"
rm "file_info_${DISPLAY_NAME_2}.json"

פרטים טכניים

‫Gemini תומך בקובצי PDF בגודל של עד 50MB או עד 1,000 עמודים. המגבלה הזו חלה על נתונים מוטבעים וגם על העלאות באמצעות Files API. כל דף במסמך שווה ל-258 טוקנים.

אין מגבלות ספציפיות על מספר הפיקסלים במסמך, מלבד חלון ההקשר של המודל. עם זאת, דפים גדולים יותר מצטמצמים לרזולוציה מקסימלית של 3,072x3,072 תוך שמירה על יחס הגובה-רוחב המקורי שלהם, ודפים קטנים יותר מוגדלים לרזולוציה של 768x768 פיקסלים. אין הפחתה בעלויות של דפים בגדלים קטנים יותר, מלבד רוחב פס, או שיפור בביצועים של דפים ברזולוציה גבוהה יותר.

המודלים של Gemini 3

‫Gemini 3 מציג שליטה מפורטת בעיבוד של ראייה מולטי-מודאלית באמצעות הפרמטר media_resolution. מעכשיו אפשר להגדיר את הרזולוציה לערך נמוך, בינוני או גבוה לכל קטע מדיה בנפרד. בעקבות התוספת הזו, העיבוד של מסמכי PDF עודכן:

  1. הכללת טקסט מקורי: טקסט שמוטמע באופן מקורי ב-PDF מחולץ ומועבר למודל.
  2. דיווח על חיובים ועל טוקנים:
    • לא תחויבו על אסימונים שמקורם בטקסט מקורי שחולץ מקובצי PDF.
    • בקטע usage_metadata בתגובה מה-API, טוקנים שנוצרו מעיבוד של דפי PDF (כתמונות) נספרים עכשיו בשיטת IMAGE, ולא בשיטת DOCUMENT נפרדת כמו בכמה גרסאות קודמות.

סוגי מסמכים

מבחינה טכנית, אפשר להעביר סוגי MIME אחרים לניתוח מסמכים, כמו TXT,‏ Markdown,‏ HTML,‏ XML וכו'. עם זאת, הניתוח של מסמכים מתבצע בצורה משמעותית רק בקובצי PDF. סוגים אחרים יחולצו כטקסט בלבד, והמודל לא יוכל לפרש את מה שרואים בעיבוד של הקבצים האלה. כל הפרטים הספציפיים לגבי סוג הקובץ, כמו תרשימים, דיאגרמות, תגי HTML, עיצוב Markdown וכו', יאבדו.

מידע על שיטות אחרות להזנת קבצים זמין במדריך בנושא שיטות להזנת קבצים.

שיטות מומלצות

לקבלת התוצאות הטובות ביותר:

  • לפני ההעלאה, מסובבים את הדפים לכיוון הנכון.
  • אל תשתמשו בדפים מטושטשים.
  • אם משתמשים בדף יחיד, צריך להציב את הנחיית הטקסט אחרי הדף.

המאמרים הבאים

מידע נוסף זמין במקורות המידע הבאים:

  • אסטרטגיות לכתיבת הנחיות עם קבצים: Gemini API תומך בכתיבת הנחיות עם נתוני טקסט, תמונה, אודיו ווידאו, שנקראות גם כתיבת הנחיות מולטי-מודאליות.
  • הוראות למערכת: הוראות למערכת מאפשרות לכוון את התנהגות המודל בהתאם לצרכים הספציפיים ולתרחישי השימוש שלכם.