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ChatVertexAI

此页面提供了快速入门指南,以便您开始使用 VertexAI 会话模型。点击这里了解更多信息。如需详细了解所有 ChatVertexAI 功能和配置,请参阅API 参考文档

ChatVertexAI 暴露了在 Google Cloud 中可用的所有基础模型,例如 gemini-1.5-progemini-1.5-flash 等。要查看所有可用模型的完整和最新列表,请访问 VertexAI 文档

Google Cloud VertexAI 与 Google PaLM 对比

The Google Cloud VertexAI集成是与Google PaLM集成分开的。谷歌选择通过GCP提供PaLM的企业版,并且这支持通过那里提供的模型。

概览

集成细节

Class本地序列化JS支持Package downloadsPackage 最新版本
ChatVertexAIlangchain-google-vertexaibetaPyPI - DownloadsPyPI - Version

模型特性

工具调用结构化输出JSON 模式图像输入音频输入视频输入Token级流式传输原生异步Token 使用对数概率

设置

要访问VertexAI模型,您需要创建一个Google云平台账户,设置凭证,并安装langchain-google-vertexai集成包。

Credentials

要使用该集成,您必须:<br>

  • 已为您的环境配置凭证(gcloud、工作负载身份等...)
  • 将服务账户JSON文件的路径存储为GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量

这代码库使用了google.auth库,该库首先会查找上述提到的应用凭证变量,然后查找系统级别的认证。

对于更多信息,请参阅:

要启用对您的模型调用的自动跟踪,请设置您的LangSmith API密钥:

# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装

The LangChain VertexAI集成位于langchain-google-vertexai包中:

%pip install -qU langchain-google-vertexai
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

Instantiation

现在我们就可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成内容:

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(
model="gemini-1.5-flash-001",
temperature=0,
max_tokens=None,
max_retries=6,
stop=None,
# other params...
)
API 参考:ChatVertexAI

Invocation

messages = [
(
"system",
"You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
),
("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg
AIMessage(content="J'adore programmer. \n", response_metadata={'is_blocked': False, 'safety_ratings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}], 'usage_metadata': {'prompt_token_count': 20, 'candidates_token_count': 7, 'total_token_count': 27}}, id='run-7032733c-d05c-4f0c-a17a-6c575fdd1ae0-0', usage_metadata={'input_tokens': 20, 'output_tokens': 7, 'total_tokens': 27})
print(ai_msg.content)
J'adore programmer.

链式调用

我们可以通过以下方式将模型与提示模板进行链接

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
),
("human", "{input}"),
]
)

chain = prompt | llm
chain.invoke(
{
"input_language": "English",
"output_language": "German",
"input": "I love programming.",
}
)
AIMessage(content='Ich liebe Programmieren. \n', response_metadata={'is_blocked': False, 'safety_ratings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT', 'probability_label': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}], 'usage_metadata': {'prompt_token_count': 15, 'candidates_token_count': 8, 'total_token_count': 23}}, id='run-c71955fd-8dc1-422b-88a7-853accf4811b-0', usage_metadata={'input_tokens': 15, 'output_tokens': 8, 'total_tokens': 23})

API 参考

对于所有ChatVertexAI功能和配置的详细文档,包括如何发送多模态输入以及配置安全设置,请参阅API参考:https://python.langchain.com/api_reference/google_vertexai/chat_models/langchain_google_vertexai.chat_models.ChatVertexAI.html