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ChatVertexAI

本页面提供了快速入门VertexAI 聊天模型的概述。有关ChatVertexAI所有功能和配置的详细文档，请前往API参考。

ChatVertexAI 提供了 Google Cloud 中所有可用的基础模型，例如 gemini-1.5-pro、gemini-1.5-flash 等。要查看完整且最新的可用模型列表，请访问 VertexAI 文档。

Google Cloud VertexAI vs Google PaLM

Google Cloud VertexAI 集成与 Google PaLM 集成 是分开的。Google 选择通过 GCP 提供企业版的 PaLM，这支持通过该平台提供的模型。

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
ChatVertexAIlangchain-google-vertexai❌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VertexAI模型，您需要创建一个Google Cloud Platform账户，设置凭证，并安装langchain-google-vertexai集成包。

凭证​

要使用集成，您必须：

  • 为您的环境配置凭据（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

此代码库使用google.auth库，该库首先查找上述提到的应用程序凭据变量，然后查找系统级认证。

更多信息，请参阅：

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 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.

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_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(
    model="gemini-1.5-flash-001",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    max_retries=6,
    stop=None,
    # 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={'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 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​

有关所有ChatVertexAI功能和配置的详细文档，例如如何发送多模态输入和配置安全设置，请参阅API参考：https://python.langchain.com/api_reference/google_vertexai/chat_models/langchain_google_vertexai.chat_models.ChatVertexAI.html

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