使用Google AI聊天模型：从入门到精通
引言
随着人工智能技术的迅猛发展，聊天机器人成为了企业和开发者们关注的热点。Google AI提供了一系列优秀的聊天模型，这些模型可以帮助我们实现自然语言处理任务。本文旨在介绍如何使用Google AI的聊天生成模型，特别是通过LangChain库进行集成和使用。我们将提供实用的代码示例，并讨论常见问题和解决方案。
主要内容
1. Google AI与Google Cloud Vertex AI的区别
Google的Gemini模型可通过Google AI和Google Cloud Vertex AI访问。前者只需Google账户和API密钥，而后者则需要Google Cloud账户并提供企业级特性，如客户加密密钥、虚拟私有云等。
2. 设置与安装
首先，确保您拥有一个Google账户并生成了Google AI API密钥。可以参考以下代码来设置环境变量：
import getpass
import os
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Google AI API key: ")
接下来，安装集成包：
%pip install -qU langchain-google-genai
3. 模型实例化与调用
实例化ChatGoogleGenerativeAI模型：
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(
model="gemini-1.5-pro",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
# 使用API代理服务提高访问稳定性
)
调用模型：
messages = [
("system", "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence."),
("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content) # 输出: J'adore programmer.
4. 使用安全设置
如果遇到过多的“安全警告”，可以调整模型的安全设置：
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
- 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。
- 安全警告：如果频繁遇到安全警告，建议审查输入内容或调整安全设置。
总结和进一步学习资源
本文提供了使用Google AI聊天模型的基本入门指南。建议读者访问以下资源以进一步深入了解：
参考资料
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