โมเดล Gemini สามารถประมวลผลเอกสารในรูปแบบ PDF ได้โดยใช้วิชันซิสเต็มเพื่อทำความเข้าใจบริบทของเอกสารทั้งหมด ซึ่งมีความสามารถมากกว่าการแยกข้อความเพียงอย่างเดียว โดยช่วยให้ Gemini ทำสิ่งต่อไปนี้ได้
- วิเคราะห์และตีความเนื้อหา รวมถึงข้อความ รูปภาพ ไดอะแกรม แผนภูมิ และตาราง แม้ในเอกสารขนาดยาวที่มีความยาวสูงสุด 1,000 หน้า
- แยกข้อมูลเป็นรูปแบบเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง
- สรุปและตอบคำถามโดยอิงตามองค์ประกอบทั้งที่เป็นภาพและข้อความในเอกสาร
- ถอดเสียงเนื้อหาเอกสาร (เช่น เป็น HTML) โดยรักษารูปแบบและการจัดรูปแบบไว้เพื่อใช้ในแอปพลิเคชันปลายทาง
นอกจากนี้ คุณยังส่งเอกสารที่ไม่ใช่ PDF ในลักษณะเดียวกันได้ แต่ Gemini จะเห็นเอกสารเหล่านั้นเป็นข้อความปกติ ซึ่งจะทำให้บริบท เช่น แผนภูมิหรือการจัดรูปแบบหายไป
การส่งข้อมูล PDF แบบอินไลน์
คุณสามารถส่งข้อมูล PDF แบบอินไลน์ในคำขอได้ วิธีนี้เหมาะที่สุดสำหรับเอกสารขนาดเล็กหรือการประมวลผลชั่วคราวที่คุณไม่จำเป็นต้องอ้างอิงไฟล์ในคำขอที่ตามมา เราขอแนะนำให้ใช้ Files API สำหรับเอกสารขนาดใหญ่ที่คุณต้องอ้างอิงในการสนทนาไปมาเพื่อ ลดเวลาในการตอบสนองของคำขอและลดการใช้แบนด์วิดท์
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีส่งข้อมูล PDF แบบอินไลน์
Python
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-3.8-flash",
input=[
{
"type": "document",
"data": base64.b64encode(pdf_bytes).decode('utf-8'),
"mime_type": "application/pdf"
},
{"type": "text", "text": "Summarize this document"}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
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-3.8-flash",
input: [
{ type: "text", text: "Summarize this document" },
{
type: "document",
data: pdfData,
mime_type: "application/pdf"
}
]
});
console.log(interaction.output_text);
}
main();
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.DocumentContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.DocumentContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;
import java.util.List;
Client client = new Client();
byte[] pdfBytes = Files.readAllBytes(Paths.get("path/to/document.pdf"));
String base64Pdf = Base64.getEncoder().encodeToString(pdfBytes);
Content docContent =
DocumentContent.builder()
.data(base64Pdf)
.mimeType(DocumentContentMimeType