如何用 Gemini API 把长文本变成结构化 JSON 摘要【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手头有一份十页长的报告老板今晚就要一张人物表、地点表和一句话梗概。这个项目叫 Gemini cookbookcoo/cookbook它教你做 Gemini API JSON 摘要。几行代码模型会把摘要填进固定格式的 JSON 块。✅ 跑通后拿到的是能直接用的 JSON 块运行示例 notebook模型返回一个带 4 个顶层键的字典。一句话梗概、题材列表加地点和人物两个列表。每个角色有 name、description、alignment 三个字段。原文故事有 10 段返回的只是一块 JSON可以直接写进数据库。输出长这样synopsis: Elara, a cartographer and adventurer, seeks the lost city of Eldoria... She chooses to leave Eldoria undisturbed.locations 和 characters 字段格式相同每条都是名称加描述。 三分钟跑起来按顺序做 3 步pip install -U google-genai安装 Google 官方的 Gemini SDK一条命令搞定。export GEMINI_API_KEY你的密钥把 API 密钥放进环境变量后面的代码会自动读取。client genai.Client()创建客户端准备发请求。申请密钥的完整步骤见仓库里的 quickstarts/Authentication.ipynb。 三步跑通故事摘要例子第 1 步画一张答题表这步给模型定义输出结构。TypedDict 就是一份固定字段清单相当于给模型一张固定格式的答题表。from typing import TypedDict class Character(TypedDict): name: str description: str alignment: str class TextSummary(TypedDict): synopsis: str ...第 2 步调用 API要求 JSON 输出这步真正发请求。response_mime_type强制输出为 JSONresponse_schema绑上刚才的答题表。response client.models.generate_content( modelgemini-2.5-flash, contentsprompt, config{ response_mime_type: application/json, response_schema: TextSummary })第 3 步读取结果模型已经把答题表填好了。response.parsed直接给你可用的字典不用手动解析 JSON。用pprint(response.parsed)就能打印全部内容。换个输入就能复用到别的文本换文本把story变量换成你的研究报告或产品描述全文结构定义不变模型照样返回 4 个字段。换答题表处理新闻时把 TextSummary 的字段改成 title、key_points 等模型就按新结构返回。 继续深挖3 个示例路径examples/json_capabilities/Text_Summarization.ipynb完整可运行示例examples/json_capabilities/Entity_Extraction_JSON.ipynb实体抽取示例quickstarts/JSON_mode.ipynbJSON 模式原理跑通之后试着换一份你自己的报告文本。JSON 摘要能提取什么字段取决于你定义的答题表。【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