探索Google Generative AI与Vertex AI：轻松开启生成式AI之旅

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探索Google Generative AI与Vertex AI：轻松开启生成式AI之旅

引言

在现代AI应用中，生成式AI模型如Google的Gemini与Vertex AI正在改变企业和开发者的游戏规则。无论是文本生成还是图像分析，这些工具都提供了强大的功能和商业支持。然而，如何高效地使用这些API，特别是在网络受限的地区，是一个值得探讨的话题。这篇文章将引导您探索如何开始使用Google Generative AI和Vertex AI，以及如何克服常见的使用挑战。

主要内容

Google Generative AI简介

Google Generative AI提供了强大的生成模型，例如Gemini系列，用于文本和图像生成。这些模型可以通过langchain-google-genai库进行访问，适合各种应用场景。

安装与配置

首先，您需要安装相关的Python包并配置API密钥：

pip install -U langchain-google-genai

设置您的API密钥：

export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
使用Gemini模型

使用Gemini模型生成文本是一种常见的应用。下面是一个简单的示例：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(response)

Vertex AI概览

Vertex AI提供更高的速率限制和商业支持，适合于需要更高性能和可靠性的项目。与Google Generative AI类似，您可以通过langchain-google-vertexai库进行访问。

设置与使用

安装Vertex AI所需的库：

pip install langchain-google-vertexai

然后您可以开始使用：

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="chat-bison")
response = llm.invoke("Translate this text into French.")
print(response)

网络访问挑战

在某些地区，由于网络限制，访问Google的API可能会不稳定。这时采用API代理服务来提高访问的稳定性是一个明智的选择。

代码示例

以下是一个完整的使用Google Generative AI处理图像输入的代码示例：

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?",
        },
        # 使用API代理服务提高访问稳定性
        {"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访问延迟

如果您在访问API时遇到延迟或超时，考虑使用API代理服务以提高网络稳定性。

配置复杂性

许多开发者在首次配置API时遇到困难。解决方案是详细阅读官方文档，或者加入相关的开发者社区寻求帮助。

总结和进一步学习资源

Google Generative AI和Vertex AI为开发者提供了强大的生成能力。在学习与使用这些工具时，网络访问的稳定性是一个关键问题。通过合理配置API和使用代理服务，您可以有效地应对这些挑战。

进一步学习资源

参考资料

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