Google

所有与Google Cloud Platform和其他Google产品相关的功能。

Gemini 模型和 VertexAI 平台的集成包维护在 langchain-google 仓库中。 你可以在 googleapis Github 组织中找到许多 LangChain 与其他 Google API 的集成。

聊天模型​

我们建议个人开发者从Gemini API（langchain-google-genai）开始，当需要商业支持和更高的速率限制时，再转向Vertex AI（langchain-google-vertexai）。如果您已经是云友好或云原生的，那么您可以直接在Vertex AI中开始。 请参阅这里了解更多信息。

Google生成式AI​

通过ChatGoogleGenerativeAI类访问GoogleAI的Gemini模型，例如gemini-pro和gemini-pro-vision。

pip install -U langchain-google-genai

配置您的API密钥。

export GOOGLE_API_KEY=your-api-key

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")

Gemini视觉模型在提供单一聊天消息时支持图像输入。

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?",
        },  # You can optionally provide text parts
        {"type": "image_url", "image_url": "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"},
    ]
)
llm.invoke([message])

image_url 的值可以是以下任意一种：

• 一个公共图片URL
• 一个gcs文件（例如，"gcs://path/to/file.png"）
• 本地文件路径
• 一个base64编码的图像（例如，data:image/png;base64,abcd124）
• 一张PIL图像

顶点人工智能​

通过Google Cloud访问像Gemini这样的聊天模型。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

查看一个使用示例。

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

Anthropic 在 Vertex AI 模型花园​

查看使用示例。

from langchain_google_vertexai.model_garden import ChatAnthropicVertex

Llama 在 Vertex AI 模型花园​

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.llama import VertexModelGardenLlama

Mistral 在 Vertex AI 模型花园​

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.mistral import VertexModelGardenMistral

来自 Hugging Face 的本地 Gemma​

从HuggingFace加载的本地Gemma模型。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalHF

来自Kaggle的本地Gemma​

从Kaggle加载的本地Gemma模型。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalKaggle

Gemma 在 Vertex AI 模型花园​

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatVertexAIModelGarden

Vertex AI 图像字幕生成​

将Image Captioning model实现为聊天。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioningChat

Vertex AI 图像编辑器​

给定一张图片和一个提示，编辑该图片。目前仅支持无遮罩编辑。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageEditorChat

Vertex AI 图像生成器​

根据提示生成图像。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageGeneratorChat

Vertex AI 视觉问答​

视觉问答模型的聊天实现

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIVisualQnAChat

大型语言模型​

Google 生成式 AI​

通过GoogleGenerativeAI类访问GoogleAI的Gemini模型，例如gemini-pro和gemini-pro-vision。

安装python包。

pip install langchain-google-genai

查看使用示例。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI

Vertex AI 模型花园​

通过Vertex AI Model Garden服务访问PaLM和数百个开源模型。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

查看一个使用示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIModelGarden

来自 Hugging Face 的本地 Gemma​

从HuggingFace加载的本地Gemma模型。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalHF

来自Kaggle的本地Gemma​

从Kaggle加载的本地Gemma模型。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalKaggle

Gemma 在 Vertex AI 模型花园​

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaVertexAIModelGarden

Vertex AI 图像字幕生成​

将Image Captioning model实现为LLM。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioning

嵌入模型​

Google Generative AI 嵌入​

查看使用示例。

pip install -U langchain-google-genai

配置您的API密钥。

export GOOGLE_API_KEY=your-api-key

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings

Google Generative AI 服务器端嵌入​

安装python包：

pip install langchain-google-genai

from langchain_google_genai.google_vector_store import ServerSideEmbedding

Vertex AI​

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

查看使用示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

Palm嵌入​

我们需要安装langchain-community python包。

pip install langchain-community

from langchain_community.embeddings.google_palm import GooglePalmEmbeddings

文档加载器​

适用于PostgreSQL的AlloyDB​

Google Cloud AlloyDB 是一个完全托管的关系型数据库服务，提供高性能、无缝集成和在 Google Cloud 上的出色可扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装python包：

pip install langchain-google-alloydb-pg

参见 使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBLoader

BigQuery​

Google Cloud BigQuery 是一个无服务器且经济高效的企业数据仓库，可以在多个云环境中工作，并随着您在 Google Cloud 中的数据扩展。

我们需要安装带有Big Query依赖的langchain-google-community：

pip install langchain-google-community[bigquery]

查看使用示例。

from langchain_google_community import BigQueryLoader

Bigtable​

Google Cloud Bigtable 是 Google 在 Google Cloud 中完全托管的 NoSQL 大数据数据库服务。

安装python包：

pip install langchain-google-bigtable

参见 Googel Cloud 使用示例。

from langchain_google_bigtable import BigtableLoader

MySQL的云SQL​

Google Cloud SQL for MySQL 是一项全托管的数据库服务，帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和操作您的 MySQL 关系数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLLoader

用于SQL Server的Cloud SQL​

Google Cloud SQL for SQL Server 是一项完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和操作您的 SQL Server 数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine, MSSQLLoader

PostgreSQL的云SQL​

Google Cloud SQL for PostgreSQL 是一项完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理您的 PostgreSQL 关系数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresLoader

云存储​

Cloud Storage 是 Google Cloud 中用于存储非结构化数据的托管服务。

我们需要安装带有Google Cloud Storage依赖项的langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[gcs]

有两种用于Google Cloud Storage的加载器：Directory和File加载器。

查看使用示例。

from langchain_google_community import GCSDirectoryLoader

查看使用示例。

from langchain_google_community import GCSFileLoader

云视觉加载器​

安装python包：

pip install langchain-google-community[vision]

from langchain_google_community.vision import CloudVisionLoader

El Carro 用于 Oracle 工作负载​

Google El Carro Oracle Operator 提供了一种在Kubernetes中运行Oracle数据库的方式，作为一个可移植的、开源的、社区驱动的、无供应商锁定的容器编排系统。

pip install langchain-google-el-carro

参见 使用示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader

Google 云端硬盘​

Google Drive 是由Google开发的文件存储和同步服务。

目前仅支持Google Docs。

我们需要安装带有Google Drive依赖项的langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[drive]

查看使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleDriveLoader

Firestore（原生模式）​

Google Cloud Firestore 是一个为自动扩展、高性能和简化应用开发而构建的NoSQL文档数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-firestore

参见 使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

Firestore (数据存储模式)​

Google Cloud Firestore in Datastore mode 是一个为自动扩展、高性能和简化应用开发而构建的NoSQL文档数据库。 Firestore 是 Datastore 的最新版本，并引入了多项改进。

安装python包：

pip install langchain-google-datastore

参见 使用示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreLoader

Redis 的 Memorystore​

Google Cloud Memorystore for Redis 是 Google Cloud 提供的完全托管的 Redis 服务。运行在 Google Cloud 上的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用且安全的 Redis 服务来实现极致的性能，而无需承担管理复杂 Redis 部署的负担。

安装python包：

pip install langchain-google-memorystore-redis

参见 使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentLoader

Spanner​

Google Cloud Spanner 是 Google Cloud 上完全托管的、关键任务的关系型数据库服务，提供全球范围内的事务一致性、自动同步复制以实现高可用性，并支持两种 SQL 方言：GoogleSQL（带有扩展的 ANSI 2011）和 PostgreSQL。

安装python包：

pip install langchain-google-spanner

参见 使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerLoader

语音转文本​

Google Cloud Speech-to-Text 是一个由Google Cloud中的语音识别模型驱动的音频转录API。

本文档加载器转录音频文件并将文本结果输出为文档。

首先，我们需要安装带有语音转文本依赖项的langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[speech]

查看使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import SpeechToTextLoader

文档转换器​

文档AI​

Google Cloud Document AI 是一项 Google Cloud 服务，它将文档中的非结构化数据转换为结构化数据，使其更易于理解、分析和使用。

我们需要设置一个GCS存储桶并创建自己的OCR处理器。 GCS_OUTPUT_PATH应该是GCS上文件夹的路径（以gs://开头）， 处理器名称应类似于projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID。 我们可以通过编程方式获取它，或者从Google Cloud Console中的Processor details选项卡的Prediction endpoint部分复制。

pip install langchain-google-community[docai]

查看使用示例。

from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser

谷歌翻译​

Google Translate 是由Google开发的多语言神经机器翻译服务，用于将文本、文档和网站从一种语言翻译成另一种语言。

GoogleTranslateTransformer 允许您使用 Google Cloud Translation API 翻译文本和 HTML。

首先，我们需要安装带有翻译依赖的langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[translate]

查看使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleTranslateTransformer

向量存储​

适用于PostgreSQL的AlloyDB​

Google Cloud AlloyDB 是一个完全托管的关系型数据库服务，提供高性能、无缝集成和在 Google Cloud 上的出色可扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装python包：

pip install langchain-google-alloydb-pg

参见 使用示例.

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBVectorStore

BigQuery 向量搜索​

Google Cloud BigQuery, BigQuery 是 Google Cloud 中一个无服务器且经济高效的企业数据仓库。

Google Cloud BigQuery 向量搜索 BigQuery 向量搜索允许您使用 GoogleSQL 进行语义搜索，使用向量索引以获得快速但近似的结果，或使用暴力搜索以获得精确结果。

它可以计算欧几里得距离或余弦距离。使用LangChain时，我们默认使用欧几里得距离。

我们需要安装几个Python包。

pip install google-cloud-bigquery

查看使用示例。

from langchain.vectorstores import BigQueryVectorSearch

Redis 的 Memorystore​

Google Cloud Memorystore for Redis 是 Google Cloud 提供的完全托管的 Redis 服务。运行在 Google Cloud 上的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用且安全的 Redis 服务来实现极致的性能，而无需承担管理复杂 Redis 部署的负担。

安装python包：

pip install langchain-google-memorystore-redis

参见 使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import RedisVectorStore

Spanner​

Google Cloud Spanner 是 Google Cloud 上完全托管的、关键任务的关系型数据库服务，提供全球范围内的事务一致性、自动同步复制以实现高可用性，并支持两种 SQL 方言：GoogleSQL（带有扩展的 ANSI 2011）和 PostgreSQL。

安装python包：

pip install langchain-google-spanner

参见使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerVectorStore

Firestore（原生模式）​

Google Cloud Firestore 是一个为自动扩展、高性能和简化应用开发而构建的NoSQL文档数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-firestore

参见 使用示例.

from langchain_google_firestore import FirestoreVectorStore

MySQL的云SQL​

Google Cloud SQL for MySQL 是一项全托管的数据库服务，帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和操作您的 MySQL 关系数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLVectorStore

PostgreSQL的云SQL​

Google Cloud SQL for PostgreSQL 是一项完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理您的 PostgreSQL 关系数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresVectorStore

Vertex AI 向量搜索​

Google Cloud Vertex AI Vector Search 来自 Google Cloud， 以前称为 Vertex AI Matching Engine，提供了业界领先的大规模 低延迟向量数据库。这些向量数据库通常 被称为向量相似性匹配或近似最近邻（ANN）服务。

安装python包：

pip install langchain-google-vertexai

查看使用示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStore

使用DataStore的Vertex AI向量搜索​

使用DatasTore文档存储进行向量搜索。

安装python包：

pip install langchain-google-vertexai

查看一个使用示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreDatastore

向量搜索向量存储GCS​

为了与具有不同文档存储后端的其他向量存储保持一致，VectorSearchVectorStore 的别名。

安装python包：

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreGCS

Google生成式AI向量存储​

目前，它在服务器端计算嵌入向量。 有关更多信息，请访问 指南。

安装python包：

pip install langchain-google-genai

from langchain_google_genai.google_vector_store import GoogleVectorStore

ScaNN​

Google ScaNN （可扩展最近邻）是一个python包。

ScaNN 是一种用于大规模高效向量相似性搜索的方法。

ScaNN 包括用于最大内积搜索的搜索空间剪枝和量化，并且还支持其他距离函数，例如欧几里得距离。该实现针对支持AVX2的x86处理器进行了优化。更多详情请参见其Google Research github。

我们需要安装scann python包。

pip install scann

查看使用示例。

from langchain_community.vectorstores import ScaNN

检索器​

Google 云端硬盘​

我们需要安装几个Python包。

pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib langchain-googledrive

查看使用示例和授权说明。

from langchain_googledrive.retrievers import GoogleDriveRetriever

Vertex AI 搜索​

Vertex AI Search 来自 Google Cloud，允许开发者为客户和员工快速构建由生成式 AI 驱动的搜索引擎。

查看一个使用示例。

注意：GoogleVertexAISearchRetriever 已弃用，请使用 VertexAIMultiTurnSearchRetriever、 VertexAISearchSummaryTool 和 VertexAISearchRetriever（见下文）。

GoogleVertexAISearchRetriever​

我们需要安装google-cloud-discoveryengine python包。

pip install google-cloud-discoveryengine

from langchain_community.retrievers import GoogleVertexAISearchRetriever

VertexAIMultiTurnSearchRetriever​

from langchain_google_community import VertexAIMultiTurnSearchRetriever

VertexAISearchRetriever​

from langchain_google_community import VertexAIMultiTurnSearchRetriever

VertexAISearchSummaryTool​

from langchain_google_community import VertexAISearchSummaryTool

文档AI仓库​

Document AI Warehouse 来自Google Cloud，允许企业在单一平台上搜索、存储、治理和管理文档及其AI提取的数据和元数据。

注意：GoogleDocumentAIWarehouseRetriever 已弃用，请使用 DocumentAIWarehouseRetriever（见下文）。

from langchain.retrievers import GoogleDocumentAIWarehouseRetriever
docai_wh_retriever = GoogleDocumentAIWarehouseRetriever(
    project_number=...
)
query = ...
documents = docai_wh_retriever.invoke(
    query, user_ldap=...
)

from langchain_google_community.documentai_warehouse import DocumentAIWarehouseRetriever

工具​

文本转语音​

Google Cloud Text-to-Speech 是一项 Google 云服务，使开发者能够合成听起来自然的语音，提供超过 100 种声音，支持多种语言和变体。它应用了 DeepMind 在 WaveNet 方面的突破性研究和 Google 强大的神经网络，以提供尽可能高的保真度。

我们需要安装python包。

pip install google-cloud-text-to-speech langchain-google-community

查看使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import TextToSpeechTool

Google Drive​

我们需要安装几个Python包。

pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib
pip install langchain-googledrive

查看使用示例和授权说明。

from langchain_googledrive.utilities.google_drive import GoogleDriveAPIWrapper
from langchain_googledrive.tools.google_drive.tool import GoogleDriveSearchTool

谷歌财经​

我们需要安装一个python包。

pip install google-search-results

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_finance import GoogleFinanceQueryRun
from langchain_community.utilities.google_finance import GoogleFinanceAPIWrapper

Google 职位​

我们需要安装一个python包。

pip install google-search-results

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_jobs import GoogleJobsQueryRun
from langchain_community.utilities.google_finance import GoogleFinanceAPIWrapper

Google Lens​

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_lens import GoogleLensQueryRun
from langchain_community.utilities.google_lens import GoogleLensAPIWrapper

Google 地点​

我们需要安装一个python包。

pip install googlemaps

查看使用示例和授权说明。

from langchain.tools import GooglePlacesTool

谷歌学术​

我们需要安装一个python包。

pip install google-search-results

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_scholar import GoogleScholarQueryRun
from langchain_community.utilities.google_scholar import GoogleScholarAPIWrapper

谷歌搜索​

• 设置一个自定义搜索引擎，按照这些说明
• 从上一步获取API密钥和自定义搜索引擎ID，并将它们分别设置为环境变量 GOOGLE_API_KEY 和 GOOGLE_CSE_ID。

from langchain_google_community import GoogleSearchAPIWrapper

有关此包装器的更详细演练，请参见此笔记本。

我们可以轻松地将此包装器作为工具加载（与代理一起使用）。我们可以这样做：

from langchain.agents import load_tools
tools = load_tools(["google-search"])

Google搜索结果​

查询Google Search API（通过GoogleSearchAPIWrapper）并返回JSON的工具。

from langchain_community.tools import GoogleSearchResults

Google搜索运行​

查询Google Search API的工具（通过GoogleSearchAPIWrapper）。

from langchain_community.tools import GoogleSearchRun

Google 趋势​

我们需要安装一个python包。

pip install google-search-results

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_trends import GoogleTrendsQueryRun
from langchain_community.utilities.google_trends import GoogleTrendsAPIWrapper

工具包​

GMail​

Google Gmail 是谷歌提供的一项免费电子邮件服务。 这个工具包通过 Gmail API 处理电子邮件。

我们需要安装带有必要依赖项的langchain-google-community：

pip install langchain-google-community[gmail]

查看使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GmailToolkit

GMail 个人工具​

您可以使用GMail工具包中的单个工具。

from langchain_google_community.gmail.create_draft import GmailCreateDraft
from langchain_google_community.gmail.get_message import GmailGetMessage
from langchain_google_community.gmail.get_thread import GmailGetThread
from langchain_google_community.gmail.search import GmailSearch
from langchain_google_community.gmail.send_message import GmailSendMessage

内存​

适用于PostgreSQL的AlloyDB​

AlloyDB for PostgreSQL 是一个完全托管的关系型数据库服务，它在 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和令人印象深刻的扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装python包：

pip install langchain-google-alloydb-pg

参见 使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBChatMessageHistory

PostgreSQL的云SQL​

Cloud SQL for PostgreSQL 是一项完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和操作您的 PostgreSQL 关系数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresChatMessageHistory

用于MySQL的Cloud SQL​

Cloud SQL for MySQL 是一项完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和操作您的 MySQL 关系数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLChatMessageHistory

用于SQL Server的Cloud SQL​

Cloud SQL for SQL Server 是一项完全托管的数据库服务，帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和操作您的 SQL Server 数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

参见 使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine, MSSQLChatMessageHistory

Spanner​

Google Cloud Spanner 是 Google Cloud 上完全托管的、关键任务的关系型数据库服务，提供全球范围内的事务一致性、自动同步复制以实现高可用性，并支持两种 SQL 方言：GoogleSQL（带有扩展的 ANSI 2011）和 PostgreSQL。

安装python包：

pip install langchain-google-spanner

参见 使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerChatMessageHistory

Redis 的内存存储​

Google Cloud Memorystore for Redis 是 Google Cloud 提供的完全托管的 Redis 服务。运行在 Google Cloud 上的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用且安全的 Redis 服务来实现极致的性能，而无需承担管理复杂 Redis 部署的负担。

安装python包：

pip install langchain-google-memorystore-redis

参见 使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreChatMessageHistory

Bigtable​

Google Cloud Bigtable 是 Google 在 Google Cloud 中完全托管的 NoSQL 大数据数据库服务。

安装python包：

pip install langchain-google-bigtable

参见 使用示例.

from langchain_google_bigtable import BigtableChatMessageHistory

Firestore（原生模式）​

Google Cloud Firestore 是一个为自动扩展、高性能和简化应用开发而构建的NoSQL文档数据库。

安装python包：

pip install langchain-google-firestore

参见 使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreChatMessageHistory

Firestore (数据存储模式)​

Google Cloud Firestore in Datastore mode 是一个为自动扩展、高性能和简化应用开发而构建的NoSQL文档数据库。 Firestore 是 Datastore 的最新版本，并引入了多项改进。

安装python包：

pip install langchain-google-datastore

参见 使用示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory

El Carro: Kubernetes 的 Oracle 操作员​

Google El Carro Oracle Operator for Kubernetes 提供了一种在Kubernetes中运行Oracle数据库的方式，作为一个可移植的、开源的、社区驱动的、无供应商锁定的容器编排系统。

pip install langchain-google-el-carro

参见 使用示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

回调函数​

Vertex AI 回调处理程序​

跟踪VertexAI信息的回调处理程序。

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai.callbacks import VertexAICallbackHandler

聊天加载器​

GMail​

Gmail 是由谷歌提供的免费电子邮件服务。 此加载器通过 Gmail API 处理电子邮件。

我们需要安装带有底层依赖的langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[gmail]

查看使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GMailLoader

评估器​

我们需要安装langchain-google-vertexai python包。

pip install langchain-google-vertexai

顶点对字符串评估器​

对预测字符串的困惑度进行成对评估。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

顶点字符串评估器​

评估预测字符串的困惑度。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

第三方集成​

搜索API​

SearchApi 提供了一个第三方API，用于访问Google搜索结果、YouTube搜索和转录，以及其他与Google相关的引擎。

参见 使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SearchApiAPIWrapper

SerpApi​

SerpApi 提供了一个第三方API来访问Google搜索结果。

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper

Serper.dev​

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper

YouTube​

YouTube Search 包搜索 YouTube 视频，避免使用其严格限制的API。

它使用YouTube主页上的表单并抓取结果页面。

我们需要安装一个python包。

pip install youtube_search

查看一个使用示例。

from langchain.tools import YouTubeSearchTool

YouTube 音频​

YouTube 是一个由 Google 创建的在线视频分享和社交媒体平台。

使用 YoutubeAudioLoader 来获取/下载音频文件。

然后，使用OpenAIWhisperParser将它们转录为文本。

我们需要安装几个Python包。

pip install yt_dlp pydub librosa

查看使用示例和授权说明。

from langchain_community.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain_community.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser, OpenAIWhisperParserLocal

YouTube 字幕​

YouTube 是一个由 Google 创建的在线视频分享和社交媒体平台。

我们需要安装 youtube-transcript-api python 包。

pip install youtube-transcript-api

查看使用示例。

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader