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概览

本实验将引导您使用 Gemini 直接分析公开的 YouTube 视频。首先，您将使用 Gemini 为单个视频生成简明的摘要。接下来，您将深入了解如何使用 Gemini 和受控生成技术从较长的视频中提取特定的结构化输出。最后，您将学习如何利用 Gemini 的异步生成功能，通过同时分析多个 YouTube 视频来整合分析洞见。

前提条件

在开始本实验之前，您应该先熟悉：

• Python 编程基础知识。
• API 的一般性概念。
• 在 Vertex AI Workbench 上的 Jupyter 笔记本中运行 Python 代码

目标

在本实验中，您将学习如何完成以下操作：

• 使用 Gemini 总结单个 YouTube 视频的内容
• 使用 Gemini 和受控生成技术从较长的 YouTube 视频中提取特定的结构化输出
• 使用 Gemini 的异步生成功能，通过同时分析多个 YouTube 视频来获取数据洞见

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，其中包含以下各项：

   • “打开 Google Cloud 控制台”按钮
   • 剩余时间
   • 进行该实验时必须使用的临时凭据
   • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

2. 点击打开 Google Cloud 控制台（如果您使用的是 Chrome 浏览器，请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接）。

   该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示“登录”页面。

   提示：将这些标签页安排在不同的窗口中，并排显示。

   注意：如果您看见选择账号对话框，请点击使用其他账号。

3. 如有必要，请复制下方的用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。

   {{{user_0.username | "<用户名>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。

4. 点击下一步。

5. 复制下面的密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。

   {{{user_0.password | "<密码>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。

6. 点击下一步。

   重要提示：您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于这是临时账号，请勿添加账号恢复选项或双重验证。
   • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。

任务 1. 在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本

1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 () 中依次点击 Vertex AI > Workbench。

2. 找到 实例，然后点击打开 JupyterLab 按钮。

Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。

注意：如果您在 JupyterLab 中没有看到笔记本，请按照以下额外步骤重置实例：

1. 关闭 JupyterLab 的浏览器标签页，然后返回 Workbench 首页。

2. 选中实例名称旁边的复选框，然后点击重置。

3. 打开 JupyterLab 按钮重新启用后，请等待一分钟，然后点击打开 JupyterLab。

任务 2. 设置笔记本

1. 打开 文件。

2. 在选择内核对话框中，从可用内核列表中选择 Python 3。

3. 运行笔记本的开始使用和导入库部分。

   • 对于项目 ID，请使用 ；对于位置，使用 。

注意：您可以跳过任何标为“仅限 Colab”的笔记本单元。 如有笔记本单元在执行时遇到 429 响应，请等待 1 分钟，然后再次运行该单元以继续操作。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 安装软件包并导入相应的库

任务 3. 总结 YouTube 视频内容

在本部分中，您需要提供一个公开的 YouTube 视频的链接，以便为该视频生成摘要。确保视频时长不超过一个小时（如果使用 Gemini 2.0 Flash，则如下图所示；如果使用 Gemini 2.5 Pro，则可选择时长达 2 小时的视频），以确保视频适合在上下文窗口中播放。

默认要总结的内容是这个时长 6.5 分钟的视频，其中介绍了美国职业棒球大联盟 (MLB) 如何使用 Google Cloud 来分析数据。

1. 运行笔记本的总结 YouTube 视频内容部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 总结 YouTube 视频内容

任务 4. 从 YouTube 视频中提取结构化输出

接下来，您将学习如何利用受控生成技术提取结构化输出。我们将使用一个涵盖多个主题的视频来演示此操作。您将了解如何利用业界领先且支持多达 100 万个 token 的 Gemini 2.0 Flash 上下文窗口，分析我们在 4 月份举办的 Next 大会的完整开场主旨演讲，整个内容长达 1 小时 41 分钟！

1. 运行笔记本的从 YouTube 视频中提取结构化输出部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 从 YouTube 视频中提取结构化输出

任务 5. 通过同时分析多个 YouTube 视频获取数据洞见

现在，我们将问题扩展到更加常见的企业应用场景：同时从多个 YouTube 视频中提取信息。

这次，您将使用 Google 的“年度热搜榜”视频，这些视频总结了每年最受全球关注的问题、人物及事件。截至 2024 年秋季，我们共发布了 14 个此类视频，每个视频时长 2-4 分钟，发布时间从 2010 年到 2023 年。

1. 运行笔记本的通过同时分析多个 YouTube 视频获取数据洞见部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 通过同时分析多个 YouTube 视频获取数据洞见

恭喜！

恭喜！在本实验中，您学习了如何使用 Gemini 直接分析 YouTube 视频。您成功地总结了视频内容、从较长的视频中提取了结构化数据，并积累了通过异步生成功能同时分析多个视频的经验。这证明了 Gemini 能够处理和理解视频内容，并具有强大的分析能力和数据洞见提取能力。

后续步骤/了解详情

请参阅以下资源，详细了解 Gemini：

• Gemini 概览
• 有关 Vertex AI 上生成式 AI 的文档
• YouTube 上有关生成式 AI 的视频
• 探索 Vertex AI 实战宝典，了解精心挑选的生成式 AI 笔记，还可以在笔记本库中搜索内容。
• 探索 Google Cloud 生成式 AI 仓库中的其他笔记本和示例。

Google Cloud 培训和认证

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上次更新手册的时间：2025 年 5 月 23 日

上次测试实验的时间：2025 年 5 月 22 日

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