構造化出力

指定された JSON スキーマに準拠したレスポンスを生成するように Gemini モデルを構成できます。これにより、予測可能で型安全な結果が保証され、非構造化テキストから構造化データを抽出するプロセスが簡素化されます。

構造化出力の使用は、次のような場合に最適です。

  • データ抽出: テキストから名前や日付などの特定の情報を抽出します。
  • 構造化分類: テキストを事前定義されたカテゴリに分類します。
  • Agentic ワークフロー: ツールまたは API の構造化された入力を生成します。

REST API での JSON スキーマのサポートに加えて、Google GenAI SDK では、Pydantic（Python）と Zod（JavaScript）を使用してスキーマを定義できます。

構造化された出力の例

レシピ エクストラクタ

この例では、object、array、string、integer などの基本的な JSON スキーマ型を使用して、テキストから構造化データを抽出する方法を示します。

Python

from google import genai
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional

class Ingredient(BaseModel):
    name: str = Field(description="Name of the ingredient.")
    quantity: str = Field(description="Quantity of the ingredient, including units.")

class Recipe(BaseModel):
    recipe_name: str = Field(description="The name of the recipe.")
    prep_time_minutes: Optional[int] = Field(description="Optional time in minutes to prepare the recipe.")
    ingredients: List[Ingredient]
    instructions: List[str]

client = genai.Client()

prompt = """
Please extract the recipe from the following text.
The user wants to make delicious chocolate chip cookies.
They need 2 and 1/4 cups of all-purpose flour, 1 teaspoon of baking soda,
1 teaspoon of salt, 1 cup of unsalted butter (softened), 3/4 cup of granulated sugar,
3/4 cup of packed brown sugar, 1 teaspoon of vanilla extract, and 2 large eggs.
For the best part, they'll need 2 cups of semisweet chocolate chips.
First, preheat the oven to 375°F (190°C). Then, in a small bowl, whisk together the flour,
baking soda, and salt. In a large bowl, cream together the butter, granulated sugar, and brown sugar
until light and fluffy. Beat in the vanilla and eggs, one at a time. Gradually beat in the dry
ingredients until just combined. Finally, stir in the chocolate chips. Drop by rounded tablespoons
onto ungreased baking sheets and bake for 9 to 11 minutes.
"""

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input=prompt,
    response_format={
        "type": "text",
        "mime_type": "application/json",
        "schema": Recipe.model_json_schema()
    },
)

recipe = Recipe.model_validate_json(interaction.output_text)
print(recipe)

JavaScript