langchain-google-vertexai: 2.0.10#
回调#
类
用于跟踪VertexAI信息的回调处理程序。 |
chains#
函数
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创建一个使用OpenAI函数的可运行序列。 |
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根据用户函数获取适当的函数输出解析器。 |
chat_models#
类
Google Cloud Vertex AI 聊天模型集成。 |
embeddings#
类
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Google Cloud VertexAI 嵌入模型。 |
评估器#
类
评估预测字符串的困惑度。 |
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评估预测字符串的困惑度。 |
functions_utils#
类
将输出解析为pydantic对象。 |
gemma#
类
为了让mypy类型检查器能够识别model_name为有效参数。 |
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为了让mypy类型检查器能够识别model_name作为有效参数。 |
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从HuggingFace加载的本地gemma模型。 |
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从Kaggle加载的本地gemma聊天模型。 |
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通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。 |
函数
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将消息列表转换为Gemma的聊天提示。 |
llms#
类
Google Vertex AI 大型语言模型。 |
model_garden#
类
通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。 |
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从Vertex AI Model Garden提供的大型语言模型。 |
model_garden_maas#
类
Llama 3.1 在 Google Cloud Vertex AI 模型即服务上的集成。 |
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通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。 |
utils#
函数
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为某些模型中的内容创建缓存。 |
vectorstores#
类
将文档存储在Google Cloud DataStore中。 |
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用于检索文档的键、文本存储的抽象接口。 |
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将文档存储在Google Cloud Storage中。 |
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使用向量搜索处理搜索和索引并将文档存储在Google Cloud Storage中的VertexAI VectorStore。 |
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使用DatasTore文档存储的VectorSearch。 |
VectorSearchVectorStore 的别名,用于与具有不同文档存储后端的其他向量存储保持一致。 |
vision_models#
类
图像字幕模型的实现作为一个LLM。 |
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将图像字幕模型实现为聊天。 |
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给定一张图片和一个提示,编辑图片。 |
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根据提示生成图像。 |
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视觉问答模型的聊天实现 |