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ChatGoogleGenerativeAI

本文档将帮助您开始使用Google AI 聊天模型。有关ChatGoogleGenerativeAI所有功能和配置的详细文档，请访问API参考。

Google AI 提供了多种不同的聊天模型。有关最新模型、其功能、上下文窗口等信息，请访问 Google AI 文档。

Google AI vs Google Cloud Vertex AI

Google的Gemini模型可以通过Google AI和Google Cloud Vertex AI访问。使用Google AI只需要一个Google账户和一个API密钥。使用Google Cloud Vertex AI需要一个Google Cloud账户（包含条款协议和计费），但提供了企业功能，如客户加密密钥、虚拟私有云等。

要了解更多关于这两个API的关键特性，请参阅Google文档。

概述​

集成详情​

类包本地可序列化JS支持包下载量包最新版本
ChatGoogleGenerativeAIlangchain-google-genai❌测试版✅PyPI - VersionPyPI - 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令牌级流式传输原生异步令牌使用Logprobs
✅✅❌✅✅✅✅✅✅❌

设置​

要访问Google AI模型，您需要创建一个Google账户，获取Google AI API密钥，并安装langchain-google-genai集成包。

凭证​

前往 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key 生成一个 Google AI API 密钥。完成后，设置 GOOGLE_API_KEY 环境变量：

import getpass
import os

if "GOOGLE_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Google AI API key: ")

如果你想获取模型调用的自动追踪，你也可以通过取消注释以下内容来设置你的LangSmith API密钥：

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

安装​

LangChain 与 Google AI 的集成位于 langchain-google-genai 包中：

%pip install -qU langchain-google-genai

实例化​

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-1.5-pro",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # other params...
)

调用​

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={'prompt_feedback': {'block_reason': 0, 'safety_ratings': []}, 'finish_reason': 'STOP', 'safety_ratings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}]}, id='run-eef5b138-1da6-4226-9cfe-ab9073ddd77e-0', usage_metadata={'input_tokens': 21, 'output_tokens': 5, 'total_tokens': 26})
print(ai_msg.content)
J'adore programmer.

链式调用​

我们可以链式我们的模型与一个提示模板，如下所示：

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.",
    }
)
API Reference:ChatPromptTemplate
AIMessage(content='Ich liebe das Programmieren. \n', response_metadata={'prompt_feedback': {'block_reason': 0, 'safety_ratings': []}, 'finish_reason': 'STOP', 'safety_ratings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}, {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE', 'blocked': False}]}, id='run-fbb35f30-4937-4a81-ae68-f7cb35721a0c-0', usage_metadata={'input_tokens': 16, 'output_tokens': 7, 'total_tokens': 23})

安全设置​

Gemini 模型具有可以覆盖的默认安全设置。如果您从模型中收到大量“安全警告”，您可以尝试调整模型的 safety_settings 属性。例如，要关闭对危险内容的安全阻止，您可以按以下方式构建您的 LLM：

from langchain_google_genai import (
    ChatGoogleGenerativeAI,
    HarmBlockThreshold,
    HarmCategory,
)

llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-1.5-pro",
    safety_settings={
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
    },
)

有关可用类别和阈值的枚举，请参阅Google的安全设置类型。

API参考​

有关所有ChatGoogleGenerativeAI功能和配置的详细文档，请访问API参考：https://python.langchain.com/api_reference/google_genai/chat_models/langchain_google_genai.chat_models.ChatGoogleGenerativeAI.html

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