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用 Gemini API 把长文变 JSON 摘要：三步跑通的完整指南

【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

每读完一份三十页的报告，还得回头手动扒要点，慢还容易漏。这篇用 GitHub_Trending/coo/cookbook 项目演示一个办法。用 Gemini API 的 JSON 能力，把长文直接输出成 JSON 文本摘要，角色、地点、情节、题材都落在一个结构化字典里。

📌 能力速览：看看 JSON 文本摘要长什么样

一句话：喂一段长文，还你一个字典。官方示例把一篇十段奇幻故事丢进去，模型返回 synopsis 剧情梗概、genres 题材列表、characters 角色数组，每个角色带名字、一句话描述和阵营（正派/反派）。字段全部受你预先定义的 schema 约束，没有多余废话，能直接灌进数据库。

🚀 跑通流程：三块代码走通结构化摘要

先装 SDK，确认依赖装好就行：

pip install -U -q "google-genai>=2.9.0"

跑完应当没有报错输出。然后配好 GEMINI_API_KEY 环境变量或 Colab Secret，卡住就查 Authentication.ipynb。

接着写下输出的"表格"。TypedDict 就是你要锁定的结构，模型会照着填字段：

from typing_extensions import TypedDict from google import genai client = genai.Client() # 从环境变量读取 GEMINI_API_KEY class Character(TypedDict): name: str description: str alignment: str class TextSummary(TypedDict): synopsis: str genres: list[str] characters: list[Character]

最后把文本发出去，要 JSON。story 换成你手头任意长文即可（官方 notebook 里是先让模型现场生成一篇）：

prompt = "从下面的文本中提取摘要、题材列表和角色档案\n\n" + story response = client.models.generate_content( model="gemini-3.7-flash", contents=prompt, config={ "response_mime_type": "application/json", "response_schema": TextSummary, }, ) print(response.parsed)

跑完你会看到一个现成的字典：synopsis 是一句话剧情，genres 是 ['Fantasy', 'Adventure']，characters 是带名字、描述、阵营的列表。

🔄 换个场景：schema 改改就能抽别的字段

调用代码不动，只改两处：塞进 prompt 的文本、TypedDict 的字段。想抽会议纪要，就把 schema 换成 topics、decisions、owners，文本换成会议记录原文。抽商品评价也一样：rating、pros、cons。schema 是表格，填什么由你定。

⚠️ response_schema 不生效时，先查这里

• 报 401 或 invalid API key→ GEMINI_API_KEY 没设置或 Colab Secret 没配 → 按 Authentication.ipynb 把密钥补上。
• 解析结果缺字段、取值时 KeyError→ 漏传 response_schema，模型自由发挥结构 → config 里同时给 response_mime_type 和 response_schema。
• 提示找不到 typing_extensions→ Python 3.12+ 不再单独安装 → 改从 typing 模块直接导入 TypedDict。

📚 往深里挖 JSON 结构化输出

• Text_Summarization.ipynb — 本文完整 notebook，含故事生成和输出展示，想跑官方原版时看
• examples/json_capabilities/ — 实体抽取、情感分析、文本分类等 JSON 任务，要换抽取对象时看
• JSON_mode.ipynb — 最基础的 JSON 输出模式，想分清它和 response_schema 区别时看
• Authentication.ipynb — API 密钥配置详解，遇 401 时看

🎬 下一步

手动扒长文的活，交给模型填 JSON 就行。本地执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/coo/cookbook，打开examples/json_capabilities/Text_Summarization.ipynb从头跑一遍。

【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