5行代码搞定文本摘要Gemini API JSON结构化提取实战指南【免费下载链接】cookbookExamples and guides for using the Gemini API项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/coo/cookbook用 Gemini API 的 JSON 结构化提取能力一次调用就能把长文本拆成带角色、地点、情节的摘要 JSON文本摘要不用再靠人工通读结果直接进数据库。 痛点长文本摘要人工慢、正则脆过去处理一篇长文要么人工通读再手写摘要要么用正则和关键词脚本硬抽遇到换了句式的文本就失效。用 Gemini API 的 JSON 输出能力后你只需把「要哪些字段」写成一份结构定义模型就按这个结构返回摘要——新闻速览、会议纪要、小说人物提取都是同一条流水线换个 schema 就行。️ 准备工作装包并配好密钥一行命令装好 SDKpip install -U -q google-genai1.0.0API 密钥的获取与配置不用手写跟着 quickstarts/Authentication.ipynb 走一遍即可配好后用它初始化client后文所有调用都基于这个客户端。 核心实战先用 TypedDict 定义 JSON 输出结构schema 的作用相当于给模型一张「答卷模板」每个字段叫什么、是什么类型都由你说了算返回的 JSON 保证符合这份结构。最小示例只需一个类、三四个字段from typing import TypedDict class TextSummary(TypedDict): synopsis: str # 一句话情节概括 genres: list[str] # 题材标签 characters: list[str] # 角色名 locations: list[str] # 地名真实项目里可以给字段继续嵌套子结构比如角色带简介、立场仓库示例里的完整版就是这么做的。一次调用生成结构化摘要关键在于config里的两个参数response_mime_type设为application/json锁定输出格式response_schema传入上面定义的类模型就会按它组织结果response client.models.generate_content( modelgemini-2.0-flash, contentsprompt, config{ response_mime_type: application/json, response_schema: TextSummary, }, )prompt里说明任务并附上要摘要的原文即可其余字段含义见 examples/json_capabilities/Text_Summarization.ipynb。用 response.parsed 取结果、按字段解析不用自己json.loadsresponse.parsed已把返回内容解析成 Python 字典直接response.parsed[synopsis]取摘要、response.parsed[characters]取角色列表赋值给变量或写库都按普通字典操作。 结果长什么样还能用在哪拿仓库示例中的奇幻故事跑一遍摘两个关键字段看看synopsisElara, a cartographer and adventurer, seeks the lost city of Eldoria, following an ancient map through the Dragons Tooth mountains...characters[0].nameElara同样的写法换个 schema 就能迁移到其他文本新闻速览schema 定义「标题、时间、涉及主体、要点列表」把当日新闻批量转成结构化条目。研究报告定义「结论、方法、数据支撑、局限」字段直接生成可检索的报告卡片。产品描述抽取「规格参数、卖点、适用人群」喂给电商详情页或推荐系统。 资源导航资源名路径与说明文本摘要完整示例examples/json_capabilities/Text_Summarization.ipynb含故事生成、schema 定义到解析的完整流程API 认证指南quickstarts/Authentication.ipynb密钥申请与配置更多 JSON 任务示例examples/json_capabilities/实体抽取、情感分析、文本分类把非结构化文本变成可编程的 JSON这一步走通后后面的信息抽取和数据分析都有了干净的输入。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/coo/cookbook【免费下载链接】cookbookExamples and guides for using the Gemini API项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/coo/cookbook创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考