用LangChain轻松驾驭Google Cloud的生成式AI

最新推荐文章于 2025-09-08 13:01:38 发布

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#langchain #人工智能 #easyui #python

用LangChain轻松驾驭Google Cloud的生成式AI

在当今的技术世界中，生成式AI正成为推动创新的重要力量。Google Cloud平台提供了一系列强大的生成式AI工具，如Gemini和Vertex AI。这篇文章将为您介绍如何使用LangChain库来轻松访问这些工具，并提供一些实用的代码示例。

1. 引言

Google Cloud的生成式AI服务非常适合于需要高性能和高可用性的企业解决方案。我们将讨论如何使用LangChain库与Google Cloud的生成式AI服务进行交互，包括Gemini和Vertex AI。这些服务提供了强大的自然语言处理和图像处理功能。

2. 主要内容

2.1 Gemini API

Gemini模型，如gemini-pro和gemini-pro-vision，是Google AI提供的生成式模型。它们可以通过LangChain的ChatGoogleGenerativeAI类进行访问。

pip install -U langchain-google-genai

确保已配置API密钥：

export GOOGLE_API_KEY=your-api-key

然后，您可以使用以下代码访问Gemini模型：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Tell me a story about AI.")
print(response)

为了处理图像输入，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"},
    ]
)
response = llm.invoke([message])
print(response)

2.2 使用Vertex AI

Vertex AI通过集成诸如PaLM这样的模型，为生成式AI提供了一个可扩展的平台。使用LangChain访问这些模型：

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="chat-bison")
response = llm.invoke("How does Vertex AI compare with other platforms?")
print(response)

3. 代码示例

以下是一个使用Gemini进行文本生成的完整示例：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro", api_proxy_url="{AI_URL}")
response = llm.invoke("Create a poem about technology.")
print(response)