مدلهای Gemini میتوانند اسناد را با فرمت PDF پردازش کنند و با استفاده از بینایی بومی، کل متن سند را درک کنند. این قابلیت فراتر از استخراج متن است و به Gemini اجازه میدهد:
- تجزیه و تحلیل و تفسیر محتوا، از جمله متن، تصاویر، نمودارها، جداول و جداول، حتی در اسناد طولانی تا ۱۰۰۰ صفحه.
- استخراج اطلاعات به فرمتهای خروجی ساختاریافته .
- خلاصه کنید و به سوالات بر اساس عناصر بصری و متنی در یک سند پاسخ دهید.
- محتوای سند (مثلاً به HTML) را با حفظ طرحبندی و قالببندی، برای استفاده در برنامههای پاییندستی رونویسی کنید.
شما همچنین میتوانید اسناد غیر PDF را به همین روش ارسال کنید، اما Gemini آنها را به عنوان متن معمولی میبیند که باعث حذف زمینههایی مانند نمودارها یا قالببندی میشود.
شما میتوانید دادههای PDF را به صورت درونخطی در درخواست generateContent ارسال کنید. این روش برای اسناد کوچکتر یا پردازشهای موقت که نیازی به ارجاع به فایل در درخواستهای بعدی ندارید، مناسبتر است. توصیه میکنیم برای اسناد بزرگتری که نیاز به ارجاع در تعاملات چند نوبتی دارند، از API فایلها استفاده کنید تا تأخیر درخواست بهبود یابد و استفاده از پهنای باند کاهش یابد.
مثال زیر نحوه دریافت یک فایل PDF از یک URL و تبدیل آن به بایت برای پردازش را نشان میدهد:
from google import genai
from google.genai import types
import httpx
client = genai.Client()
doc_url = "https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf"
# Retrieve and encode the PDF byte
doc_data = httpx.get(doc_url).content
prompt = "Summarize this document"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents=[
types.Part.from_bytes(
data=doc_data,
mime_type='application/pdf',
),
prompt
]
)
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const pdfResp = await fetch('https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf')
.then((response) => response.arrayBuffer());
const contents = [
{ text: "Summarize this document" },
{
inlineData: {
mimeType: 'application/pdf',
data: Buffer.from(pdfResp).toString("base64")
}
}
];
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3-flash-preview",
contents: contents
});
console.log(response.text);
}
main();
package main
import (
"context"
"fmt"
"io"
"net/http"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
pdfResp, _ := http.Get("https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf")
var pdfBytes []byte
if pdfResp != nil && pdfResp.Body != nil {
pdfBytes, _ = io.ReadAll(pdfResp.Body)
pdfResp.Body.Close()
}
parts := []*genai.Part{
&genai.Part{
InlineData: &genai.Blob{
MIMEType: "application/pdf",
Data: pdfBytes,
},
},
genai.NewPartFromText("Summarize this document"),
}
contents := []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3-flash-preview",
contents,
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
DOC_URL="https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf"
PROMPT="Summarize this document"
DISPLAY_NAME="base64_pdf"
# Download the PDF
wget -O "${DISPLAY_NAME}.pdf" "${DOC_URL}"
# Check for FreeBSD base64 and set flags accordingly
if [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
B64FLAGS="--input"
else
B64FLAGS="-w0"
fi
# Base64 encode the PDF
ENCODED_PDF=$(base64 $B64FLAGS "${DISPLAY_NAME}.pdf")
# Generate content using the base64 encoded PDF
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[
{"inline_data": {"mime_type": "application/pdf", "data": "'"$ENCODED_PDF"'"}},
{"text": "'$PROMPT'"}
]
}]
}' 2> /dev/null > response.json
cat response.json
echo
jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json
# Clean up the downloaded PDF
rm "${DISPLAY_NAME}.pdf"
همچنین میتوانید یک فایل PDF را از یک فایل محلی برای پردازش بخوانید:
from google import genai
from google.genai import types
import pathlib
client = genai.Client()
# Retrieve and encode the PDF byte
filepath = pathlib.Path('file.pdf')
prompt = "Summarize this document"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents=[
types.Part.from_bytes(
data=filepath.read_bytes(),
mime_type='application/pdf',
),
prompt])
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from 'fs';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const contents = [
{ text: "Summarize this document" },
{
inlineData: {
mimeType: 'application/pdf',
data: Buffer.from(fs.readFileSync("content/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf")).toString("base64")
}
}
];
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3-flash-preview",
contents: contents
});
console.log(response.text);
}
main();
package main
import (
"context"
"fmt"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
pdfBytes, _ := os.ReadFile("path/to/your/file.pdf")
parts := []*genai.Part{
&genai.Part{
InlineData: &genai.Blob{
MIMEType: "application/pdf",
Data: pdfBytes,
},
},
genai.NewPartFromText("Summarize this document"),
}
contents := []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3-flash-preview",
contents,
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
توصیه میکنیم برای فایلهای بزرگتر یا زمانی که قصد استفاده مجدد از یک سند را در چندین درخواست دارید، از API فایلها استفاده کنید. این کار با جدا کردن آپلود فایل از درخواستهای مدل، تأخیر درخواست را بهبود میبخشد و استفاده از پهنای باند را کاهش میدهد.
از API فایل برای سادهسازی آپلود و پردازش فایلهای PDF بزرگ از URLها استفاده کنید:
from google import genai
from google.genai import types
import io
import httpx
client = genai.Client()
long_context_pdf_path = "https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/static/history/alsj/a17/A17_FlightPlan.pdf"
# 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"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents=[sample_doc, prompt])
print(response.text)
import { createPartFromUri, GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const pdfBuffer = await fetch("https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/static/history/alsj/a17/A17_FlightPlan.pdf")
.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: ${getFile.state}`);
console.log('File is still processing, retrying in 5 seconds');
await new Promise((resolve) => {
setTimeout(resolve, 5000);
});
}
if (file.state === 'FAILED') {
throw new Error('File processing failed.');
}
// Add the file to the contents.
const content = [
'Summarize this document',
];
if (file.uri && file.mimeType) {
const fileContent = createPartFromUri(file.uri, file.mimeType);
content.push(fileContent);
}
const response = await ai.models.generateContent({
model: 'gemini-3-flash-preview',
contents: content,
});
console.log(response.text);
}
main();
package main
import (
"context"
"fmt"
"io"
"net/http"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
pdfURL := "https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/static/history/alsj/a17/A17_FlightPlan.pdf"
localPdfPath := "A17_FlightPlan_downloaded.pdf"
respHttp, _ := http.Get(pdfURL)
defer respHttp.Body.Close()
outFile, _ := os.Create(localPdfPath)
defer outFile.Close()
_, _ = io.Copy(outFile, respHttp.Body)
uploadConfig := &genai.UploadFileConfig{MIMEType: "application/pdf"}
uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(ctx, localPdfPath, uploadConfig)
promptParts := []*genai.Part{
genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
genai.NewPartFromText("Summarize this document"),
}
contents := []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(promptParts, genai.RoleUser), // Specify role
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3-flash-preview",
contents,
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
PDF_PATH="https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/static/history/alsj/a17/A17_FlightPlan.pdf"
DISPLAY_NAME="A17_FlightPlan"
PROMPT="Summarize this document"
# Download the PDF from the provided URL
wget -O "${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: ${NUM_BYTES}"
tmp_header_file=upload-header.tmp
# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${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: ${NUM_BYTES}" \
-H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
-H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
--data-binary "@${DISPLAY_NAME}.pdf" 2> /dev/null > file_info.json
file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo "file_uri: ${file_uri}"
# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[
{"text": "'$PROMPT'"},
{"file_data":{"mime_type": "application/pdf", "file_uri": '$file_uri'}}]
}]
}' 2> /dev/null > response.json
cat response.json
echo
jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json
# Clean up the downloaded PDF
rm "${DISPLAY_NAME}.pdf"
from google import genai
from google.genai import types
import pathlib
import httpx
client = genai.Client()
# Retrieve and encode the PDF byte
file_path = pathlib.Path('large_file.pdf')
# Upload the PDF using the File API
sample_file = client.files.upload(
file=file_path,
)
prompt="Summarize this document"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents=[sample_file, "Summarize this document"])
print(response.text)
import { createPartFromUri, GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
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: ${getFile.state}`);
console.log('File is still processing, retrying in 5 seconds');
await new Promise((resolve) => {
setTimeout(resolve, 5000);
});
}
if (file.state === 'FAILED') {
throw new Error('File processing failed.');
}
// Add the file to the contents.
const content = [
'Summarize this document',
];
if (file.uri && file.mimeType) {
const fileContent = createPartFromUri(file.uri, file.mimeType);
content.push(fileContent);
}
const response = await ai.models.generateContent({
model: 'gemini-3-flash-preview',
contents: content,
});
console.log(response.text);
}
main();
package main
import (
"context"
"fmt"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
localPdfPath := "/path/to/file.pdf"
uploadConfig := &genai.UploadFileConfig{MIMEType: "application/pdf"}
uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(ctx, localPdfPath, uploadConfig)
promptParts := []*genai.Part{
genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
genai.NewPartFromText("Give me a summary of this pdf file."),
}
contents := []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(promptParts, genai.RoleUser),
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3-flash-preview",
contents,
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
NUM_BYTES=$(wc -c < "${PDF_PATH}")
DISPLAY_NAME=TEXT
tmp_header_file=upload-header.tmp
# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/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 generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[
{"text": "Can you add a few more lines to this poem?"},
{"file_data":{"mime_type": "application/pdf", "file_uri": '$file_uri'}}]
}]
}' 2> /dev/null > response.json
cat response.json
echo
jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json
شما میتوانید با فراخوانی files.get ، ذخیره موفقیتآمیز فایل آپلود شده توسط API را تأیید کنید و فرادادههای آن را دریافت کنید. فقط name (و با پسوند، uri ) منحصر به فرد هستند.
from google import genai
import pathlib
client = genai.Client()
fpath = pathlib.Path('example.txt')
fpath.write_text('hello')
file = client.files.upload(file='example.txt')
file_info = client.files.get(name=file.name)
print(file_info.model_dump_json(indent=4))
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
رابط برنامهنویسی نرمافزار Gemini قادر به پردازش چندین سند PDF (تا سقف ۱۰۰۰ صفحه) در یک درخواست واحد است، مادامی که اندازه ترکیبی اسناد و متن اعلان در محدوده پنجره زمینه مدل باقی بماند.
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."
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents=[sample_pdf_1, sample_pdf_2, prompt]
)
print(response.text)
import { createPartFromUri, GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
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 content = [
'What is the difference between each of the main benchmarks between these two papers? Output these in a table.',
];
let file1 = await uploadRemotePDF("https://arxiv.org/pdf/2312.11805", "PDF 1")
if (file1.uri && file1.mimeType) {
const fileContent = createPartFromUri(file1.uri, file1.mimeType);
content.push(fileContent);
}
let file2 = await uploadRemotePDF("https://arxiv.org/pdf/2403.05530", "PDF 2")
if (file2.uri && file2.mimeType) {
const fileContent = createPartFromUri(file2.uri, file2.mimeType);
content.push(fileContent);
}
const response = await ai.models.generateContent({
model: 'gemini-3-flash-preview',
contents: content,
});
console.log(response.text);
}
main();
package main
import (
"context"
"fmt"
"io"
"net/http"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
docUrl1 := "https://arxiv.org/pdf/2312.11805"
docUrl2 := "https://arxiv.org/pdf/2403.05530"
localPath1 := "doc1_downloaded.pdf"
localPath2 := "doc2_downloaded.pdf"
respHttp1, _ := http.Get(docUrl1)
defer respHttp1.Body.Close()
outFile1, _ := os.Create(localPath1)
_, _ = io.Copy(outFile1, respHttp1.Body)
outFile1.Close()
respHttp2, _ := http.Get(docUrl2)
defer respHttp2.Body.Close()
outFile2, _ := os.Create(localPath2)
_, _ = io.Copy(outFile2, respHttp2.Body)
outFile2.Close()
uploadConfig1 := &genai.UploadFileConfig{MIMEType: "application/pdf"}
uploadedFile1, _ := client.Files.UploadFromPath(ctx, localPath1, uploadConfig1)
uploadConfig2 := &genai.UploadFileConfig{MIMEType: "application/pdf"}
uploadedFile2, _ := client.Files.UploadFromPath(ctx, localPath2, uploadConfig2)
promptParts := []*genai.Part{
genai.NewPartFromURI(uploadedFile1.URI, uploadedFile1.MIMEType),
genai.NewPartFromURI(uploadedFile2.URI, uploadedFile2.MIMEType),
genai.NewPartFromText("What is the difference between each of the " +
"main benchmarks between these two papers? " +
"Output these in a table."),
}
contents := []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(promptParts, genai.RoleUser),
}
modelName := "gemini-3-flash-preview"
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
modelName,
contents,
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
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="$2"
# Download the PDF
wget -O "${display_name}.pdf" "${doc_url}"
local MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${display_name}.pdf")
local NUM_BYTES=$(wc -c < "${display_name}.pdf")
echo "MIME_TYPE: ${MIME_TYPE}"
echo "NUM_BYTES: ${NUM_BYTES}"
local tmp_header_file=upload-header.tmp
# Initial resumable request
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files?key=${GOOGLE_API_KEY}" \
-D "${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 "${tmp_header_file}"
# Upload the PDF
curl "${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 ".file.uri" "file_info_${display_name}.json")
echo "file_uri for ${display_name}: ${file_uri}"
# Clean up the downloaded PDF
rm "${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}" "${DISPLAY_NAME_2}")
# Now generate content using both files
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[
{"file_data": {"mime_type": "application/pdf", "file_uri": '$file_uri_1'}},
{"file_data": {"mime_type": "application/pdf", "file_uri": '$file_uri_2'}},
{"text": "'$PROMPT'"}
]
}]
}' 2> /dev/null > response.json
cat response.json
echo
jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json
جمینی از فایلهای PDF تا حجم ۵۰ مگابایت یا ۱۰۰۰ صفحه پشتیبانی میکند. این محدودیت هم برای دادههای درونخطی و هم برای آپلودهای API فایلها اعمال میشود. هر صفحه سند معادل ۲۵۸ توکن است.
در حالی که هیچ محدودیت خاصی برای تعداد پیکسلهای یک سند به جز پنجره زمینه مدل وجود ندارد، صفحات بزرگتر با حفظ نسبت ابعاد اصلی خود تا حداکثر وضوح 3072 در 3072 کوچک میشوند، در حالی که صفحات کوچکتر تا 768 در 768 پیکسل بزرگ میشوند. هیچ کاهش هزینهای برای صفحات با اندازههای پایینتر، به جز پهنای باند، یا بهبود عملکرد برای صفحات با وضوح بالاتر، وجود ندارد.
Gemini 3 با پارامتر media_resolution کنترل دقیقی بر پردازش بینایی چندوجهی ارائه میدهد. اکنون میتوانید وضوح را برای هر بخش رسانهای روی کم، متوسط یا زیاد تنظیم کنید. با این قابلیت، پردازش اسناد PDF بهروزرسانی شده است:
- گنجاندن متن اصلی: متنی که به صورت اصلی در PDF جاسازی شده است، استخراج شده و در اختیار مدل قرار میگیرد.
- گزارش صورتحساب و توکن:
- برای توکنهای استخراجشده از متن اصلی فایلهای PDF، هزینهای از شما دریافت نمیشود .
- در بخش
usage_metadataاز پاسخ API، توکنهای تولید شده از پردازش صفحات PDF (به عنوان تصویر) اکنون تحت عنوانIMAGEشمارش میشوند، نه یک عنوانDOCUMENTجداگانه مانند برخی نسخههای قبلی.
برای جزئیات بیشتر در مورد پارامتر وضوح رسانه، به راهنمای وضوح رسانه مراجعه کنید.
از نظر فنی، میتوانید انواع MIME دیگری مانند TXT، Markdown، HTML، XML و غیره را برای درک سند ارسال کنید. با این حال، بینایی سند فقط فایلهای PDF را به طور معنادار درک میکند . انواع دیگر به صورت متن خالص استخراج میشوند و مدل قادر به تفسیر آنچه در رندر آن فایلها میبینیم، نخواهد بود. هرگونه جزئیات مربوط به نوع فایل مانند نمودارها، دیاگرامها، تگهای HTML، قالببندی Markdown و غیره از بین خواهد رفت.
برای آشنایی با سایر روشهای ورودی فایل، به راهنمای روشهای ورودی فایل مراجعه کنید.
برای بهترین نتایج:
- قبل از آپلود، صفحات را در جهت صحیح بچرخانید.
- از صفحات تار و مبهم خودداری کنید.
- اگر از یک صفحه استفاده میکنید، متن درخواست را بعد از صفحه قرار دهید.
برای مطالعه بیشتر، به منابع زیر مراجعه کنید:
- استراتژیهای اعلان فایل : رابط برنامهنویسی نرمافزار Gemini از اعلان با دادههای متنی، تصویری، صوتی و ویدیویی پشتیبانی میکند که به عنوان اعلان چندوجهی نیز شناخته میشود.
- دستورالعملهای سیستم : دستورالعملهای سیستم به شما امکان میدهند رفتار مدل را بر اساس نیازها و موارد استفاده خاص خود هدایت کنید.