跳到主要内容
Open on GitHub

谷歌

所有与 Google Cloud、Google Gemini 及其他 Google 产品相关的功能。

  1. Google 生成式 AI (Gemini API & AI Studio)：通过 Gemini API 直接访问 Google Gemini 模型。使用 Google AI Studio 进行快速原型设计，并使用 langchain-google-genai 包快速入门。这通常是个人开发者的最佳起点。
  2. Google Cloud (Vertex AI 及其他服务)：通过 Google Cloud Platform 访问 Gemini 模型、Vertex AI Model Garden 和各种云服务（数据库、存储、文档 AI 等）。使用 langchain-google-vertexai 包用于 Vertex AI 模型，并使用特定包（例如 langchain-google-cloud-sql-pg、langchain-google-community）用于其他云服务。这非常适合已经使用 Google Cloud 或需要企业功能（如 MLOps、特定模型微调或企业支持）的开发者。

有关差异的更多详细信息，请参阅 Google 关于 从 Gemini API 迁移到 Vertex AI 的指南。

Gemini 模型和 Vertex AI 平台的集成包在 langchain-google 仓库中维护。您可以在 googleapis Github 组织和 langchain-google-community 包中找到 LangChain 与其他 Google API 和服务的许多集成。

Google 生成式 AI (Gemini API & AI Studio)​

使用 Gemini API 直接访问 Google Gemini 模型，最适合快速开发和实验。Gemini 模型可在 Google AI Studio 中使用。

pip install -U langchain-google-genai

免费开始，并从 Google AI Studio 获取您的 API 密钥。

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_API_KEY"

聊天模型​

使用 ChatGoogleGenerativeAI 类与 Gemini 2.0 和 2.5 模型进行交互。详见本指南。

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash")

# Simple text invocation
result = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(result.content)

# Multimodal invocation with gemini-pro-vision
message = HumanMessage(
    content=[
        {
            "type": "text",
            "text": "What's in this image?",
        },
        {"type": "image_url", "image_url": "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"},
    ]
)
result = llm.invoke([message])
print(result.content)

image_url 可以是公共 URL、GCS URI (gs://...)、本地文件路径、base64 编码的图像字符串 (data:image/png;base64,...) 或 PIL Image 对象。

嵌入模型​

使用 GoogleGenerativeAIEmbeddings 类生成文本嵌入，例如使用 gemini-embedding-exp-03-07 模型。

参见使用示例。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings

embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/gemini-embedding-exp-03-07")
vector = embeddings.embed_query("What are embeddings?")
print(vector[:5])

LLM​

使用 GoogleGenerativeAI 类通过（旧版）LLM 接口访问相同的 Gemini 模型。

参见使用示例。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI

llm = GoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash")
result = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(result)
API 参考：GoogleGenerativeAI

Google Cloud​

通过 Vertex AI 和特定的云集成访问 Gemini 模型、Vertex AI 模型园和其他 Google Cloud 服务。

Vertex AI 模型需要 langchain-google-vertexai 包。其他服务可能需要额外的包，如 langchain-google-community、langchain-google-cloud-sql-pg 等。

pip install langchain-google-vertexai
# pip install langchain-google-community[...] # For other services

Google Cloud 集成通常使用应用程序默认凭据 (ADC)。请参阅 Google Cloud 身份验证文档 以获取设置说明（例如，使用 gcloud auth application-default login）。

聊天模型​

Vertex AI​

通过 Vertex AI 平台访问 Gemini 等聊天模型。

参见使用示例。

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
API 参考：ChatVertexAI

Vertex AI 模型园上的 Anthropic​

参见使用示例。

from langchain_google_vertexai.model_garden import ChatAnthropicVertex
API 参考：ChatAnthropicVertex

Vertex AI 模型园上的 Llama​

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.llama import VertexModelGardenLlama

Vertex AI 模型园上的 Mistral​

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。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalHF
API 参考：GemmaChatLocalHF

来自 Kaggle 的本地 Gemma​

从 Kaggle 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalKaggle

Vertex AI 模型园上的 Gemma​

需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatVertexAIModelGarden

Vertex AI 图像字幕​

图像字幕模型的聊天实现。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioningChat

Vertex AI 图像编辑器​

给定图像和提示，编辑图像。目前仅支持无蒙版编辑。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageEditorChat

Vertex AI 图像生成器​

从提示生成图像。需要 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。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIVisualQnAChat

LLMs​

您还可以使用（旧版）字符串输入、字符串输出的 LLM 接口。

Vertex AI 模型园​

通过 Vertex AI Model Garden 服务访问 Gemini 和数百个 OSS 模型。需要 langchain-google-vertexai。

参见使用示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIModelGarden
API 参考：VertexAIModelGarden

来自 Hugging Face 的本地 Gemma​

从 HuggingFace 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalHF
API 参考：GemmaLocalHF

来自 Kaggle 的本地 Gemma​

从 Kaggle 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalKaggle
API 参考：GemmaLocalKaggle

Vertex AI 模型园上的 Gemma​

需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaVertexAIModelGarden

Vertex AI 图像字幕​

将 Image Captioning model 实现为 LLM。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioning

嵌入模型​

Vertex AI​

使用部署在 Vertex AI 上的模型生成嵌入。需要 langchain-google-vertexai。

参见使用示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
API 参考：VertexAIEmbeddings

文档加载器​

从各种 Google Cloud 源加载文档。

适用于 PostgreSQL 的 AlloyDB​

Google Cloud AlloyDB 是一种完全托管的 PostgreSQL 兼容数据库服务。

安装 Python 包

pip install langchain-google-alloydb-pg

参见使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBLoader # AlloyDBEngine also available

BigQuery​

Google Cloud BigQuery 是一种无服务器数据仓库。

安装 BigQuery 依赖项

pip install langchain-google-community[bigquery]

参见使用示例。

from langchain_google_community import BigQueryLoader
API 参考：BigQueryLoader

Bigtable​

Google Cloud Bigtable 是一种完全托管的 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 BigtableLoader

适用于 MySQL 的 Cloud SQL​

适用于 MySQL 的 Google Cloud SQL 是一种完全托管的 MySQL 数据库服务。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader # MySQLEngine also available

适用于 SQL Server 的 Cloud SQL​

适用于 SQL Server 的 Google Cloud SQL 是一种完全托管的 SQL Server 数据库服务。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader # MSSQLEngine also available

适用于 PostgreSQL 的 Cloud SQL​

适用于 PostgreSQL 的 Google Cloud SQL 是一种完全托管的 PostgreSQL 数据库服务。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresLoader # PostgresEngine also available

Cloud Storage​

Cloud Storage 是一种用于存储非结构化数据的托管服务。

安装 GCS 依赖项

pip install langchain-google-community[gcs]

从目录或特定文件加载

参见目录使用示例。

from langchain_google_community import GCSDirectoryLoader
API 参考：GCSDirectoryLoader

参见文件使用示例。

from langchain_google_community import GCSFileLoader
API 参考：GCSFileLoader

Cloud Vision 加载器​

使用 Google Cloud Vision API 加载数据。

安装 Vision 依赖项

pip install langchain-google-community[vision]
from langchain_google_community.vision import CloudVisionLoader
API 参考：CloudVisionLoader

El Carro 适用于 Oracle 工作负载​

Google El Carro Oracle Operator 在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库。

安装 Python 包

pip install langchain-google-el-carro

参见使用示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader

Firestore（原生模式）​

Google Cloud Firestore 是一种 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（Datastore 模式）​

Datastore 模式下的 Google Cloud Firestore.

安装 Python 包

pip install langchain-google-datastore

参见使用示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreLoader

适用于 Redis 的 Memorystore​

适用于 Redis 的 Google Cloud Memorystore 是一种完全托管的 Redis 服务。

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 是一种完全托管的全球分布式关系型数据库服务。

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 语音转文本 是一种 Google Cloud 服务，可让开发者利用 100 多种语音、多种语言和变体合成自然发音的语音。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。

安装语音转文本依赖项

pip install langchain-google-community[speech]

参见使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import SpeechToTextLoader
API 参考：SpeechToTextLoader

文档转换器​

使用 Google Cloud 服务转换文档。

文档 AI​

Google Cloud 文档 AI 是一种 Google Cloud 服务，可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，也可以从 Google Cloud 控制台的 Processor details 选项卡中的 Prediction endpoint 部分复制它。

pip install langchain-google-community[docai]

参见使用示例。

from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser
API 参考：Blob | DocAIParser

Google 翻译​

Google 翻译 是由 Google 开发的多语言神经网络机器翻译服务，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项的 langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[translate]

参见使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleTranslateTransformer

向量存储​

使用 Google Cloud 数据库和 Vertex AI Vector Search 存储和搜索向量。

适用于 PostgreSQL 的 AlloyDB​

Google Cloud AlloyDB 是一种完全托管的关系型数据库服务，可在 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和令人印象深刻的可扩展性。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 AlloyDBVectorStore # AlloyDBEngine also available

Google Cloud BigQuery，BigQuery 是 Google Cloud 中一种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，使用向量索引实现快速但近似的结果，或使用暴力搜索实现精确结果。

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

我们需要安装多个 Python 包。

pip install google-cloud-bigquery

参见使用示例。

# Note: BigQueryVectorSearch might be in langchain or langchain_community depending on version
# Check imports in the usage example.
from langchain.vectorstores import BigQueryVectorSearch # Or langchain_community.vectorstores

适用于 Redis 的 Memorystore​

使用 适用于 Redis 的 Memorystore 的向量存储。

安装 Python 包

pip install langchain-google-memorystore-redis

参见使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import RedisVectorStore

Spanner​

使用 Cloud Spanner 的向量存储。

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）​

使用 Firestore 的向量存储。

安装 Python 包

pip install langchain-google-firestore

参见使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreVectorStore

适用于 MySQL 的 Cloud SQL​

使用 适用于 MySQL 的 Cloud SQL 的向量存储。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLVectorStore # MySQLEngine also available

适用于 PostgreSQL 的 Cloud SQL​

使用 适用于 PostgreSQL 的 Cloud SQL 的向量存储。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresVectorStore # PostgresEngine also available

Google Cloud 的 Google Cloud Vertex AI 向量搜索（前身为 Vertex AI Matching Engine）提供了业界领先的高规模、低延迟向量数据库。这些向量数据库通常被称为向量相似度匹配或近似最近邻 (ANN) 服务。

安装 Python 包

pip install langchain-google-vertexai

参见使用示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStore
使用 DataStore 后端​

使用 Datastore 进行文档存储的向量搜索。

参见使用示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreDatastore
使用 GCS 后端​

存储文档/索引在 GCS 中的 VectorSearchVectorStore 的别名。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreGCS

检索器​

使用 Google Cloud 服务检索信息。

使用 Google Cloud 的 Vertex AI Search 构建生成式 AI 驱动的搜索引擎，帮助客户和员工快速构建搜索引擎。

参见使用示例。

注意：GoogleVertexAISearchRetriever 已弃用。请使用 langchain-google-community 中的以下组件。

安装 google-cloud-discoveryengine 包以进行底层访问。

pip install google-cloud-discoveryengine langchain-google-community
VertexAIMultiTurnSearchRetriever​
from langchain_google_community import VertexAIMultiTurnSearchRetriever
VertexAISearchRetriever​
# Note: The example code shows VertexAIMultiTurnSearchRetriever, confirm if VertexAISearchRetriever is separate or related.
# Assuming it might be related or a typo in the original doc:
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever # Verify class name if needed
VertexAISearchSummaryTool​
from langchain_google_community import VertexAISearchSummaryTool

文档 AI 仓库​

使用 文档 AI 仓库 搜索、存储和管理文档。

注意：GoogleDocumentAIWarehouseRetriever（来自 langchain）已弃用。请使用 langchain-google-community 中的 DocumentAIWarehouseRetriever。

需要安装相关的文档 AI 包（请查阅具体文档）。

pip install langchain-google-community # Add specific docai dependencies if needed
from langchain_google_community.documentai_warehouse import DocumentAIWarehouseRetriever

工具​

将代理与各种 Google 服务集成。

文本转语音​

Google Cloud 文本转语音 是一种 Google Cloud 服务，可让开发者利用 100 多种语音、多种语言和变体合成自然发音的语音。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。

安装所需包

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

参见使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import TextToSpeechTool
API 参考：TextToSpeechTool

Google 云端硬盘​

与 Google 云端硬盘交互的工具。

安装所需包

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

参见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

Google 财经​

查询财务数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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 求职​

查询招聘信息。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_jobs import GoogleJobsQueryRun
# Note: Utilities might be shared, e.g., GoogleFinanceAPIWrapper was listed, verify correct utility
# from langchain_community.utilities.google_jobs import GoogleJobsAPIWrapper # If exists

Google 智能镜头​

执行视觉搜索。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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​

搜索地点信息。需要 googlemaps 包和 Google Maps API 密钥。

pip install googlemaps langchain # Requires base langchain

参见使用示例和授权说明。

# Note: GooglePlacesTool might be in langchain or langchain_community depending on version
from langchain.tools import GooglePlacesTool # Or langchain_community.tools
API 参考：GooglePlacesTool

Google 学术搜索​

搜索学术论文。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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

使用 Google 自定义搜索引擎 (CSE) 执行网络搜索。需要 GOOGLE_API_KEY 和 GOOGLE_CSE_ID。

安装 langchain-google-community

pip install langchain-google-community

包装器

from langchain_google_community import GoogleSearchAPIWrapper

工具

from langchain_community.tools import GoogleSearchRun, GoogleSearchResults

代理加载

from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools
tools = load_tools(["google-search"])
API 参考：load_tools

参见详细笔记本。

查询 Google Trends 数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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​

特定 Google 服务的工具集合。

GMail​

Google Gmail 是 Google 提供的免费电子邮件服务。此工具包通过 Gmail API 处理电子邮件。

pip install langchain-google-community[gmail]

参见使用示例和授权说明。

# Load the whole toolkit
from langchain_google_community import GmailToolkit

# Or use individual tools
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​

使用 Google Cloud 数据库存储会话历史记录。

适用于 PostgreSQL 的 AlloyDB​

使用 AlloyDB 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-alloydb-pg

参见使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBChatMessageHistory # AlloyDBEngine also available

适用于 PostgreSQL 的 Cloud SQL​

使用 适用于 PostgreSQL 的 Cloud SQL 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresChatMessageHistory # PostgresEngine also available

适用于 MySQL 的 Cloud SQL​

使用 适用于 MySQL 的 Cloud SQL 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLChatMessageHistory # MySQLEngine also available

适用于 SQL Server 的 Cloud SQL​

使用 适用于 SQL Server 的 Cloud SQL 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

参见使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLChatMessageHistory # MSSQLEngine also available

Spanner​

使用 Cloud Spanner 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-spanner

参见使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerChatMessageHistory

适用于 Redis 的 Memorystore​

使用 适用于 Redis 的 Memorystore 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-memorystore-redis

参见使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreChatMessageHistory

Bigtable​

使用 Cloud Bigtable 的聊天记忆。

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）​

使用 Firestore 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-firestore

参见使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreChatMessageHistory

Firestore（Datastore 模式）​

使用 Datastore 模式下的 Firestore 的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-datastore

参见使用示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory

El Carro：适用于 Kubernetes 的 Oracle Operator​

使用通过 El Carro 运行的 Oracle 数据库的聊天记忆。

安装 Python 包

pip install langchain-google-el-carro

参见使用示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

回调​

跟踪 LLM/聊天模型使用情况。

Vertex AI 回调处理程序​

跟踪 VertexAI 使用信息的 Callback Handler。

需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.callbacks import VertexAICallbackHandler

评估器​

使用 Vertex AI 评估模型输出。

需要 langchain-google-vertexai。

VertexPairWiseStringEvaluator​

使用 Vertex AI 模型进行配对评估。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

VertexStringEvaluator​

使用 Vertex AI 模型评估单个预测字符串。

# Note: Original doc listed VertexPairWiseStringEvaluator twice. Assuming this class exists.
from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexStringEvaluator # Verify class name if needed

其他 Google 产品​

与核心 Cloud Platform 之外的各种 Google 服务的集成。

文档加载器​

Google 云端硬盘​

Google 云端硬盘 文件存储。目前支持 Google Docs。

安装 Drive 依赖项

pip install langchain-google-community[drive]

参见使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleDriveLoader
API 参考：GoogleDriveLoader

向量存储​

ScaNN (本地索引)​

Google ScaNN (可扩展最近邻) 是一个 Python 包。

ScaNN 是一种用于高效、大规模向量相似度搜索的方法。

ScaNN 包括用于最大内积搜索的搜索空间剪枝和量化，也支持其他距离函数，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。更多详细信息请参见其 Google Research GitHub。

安装 scann 包

pip install scann langchain-community # Requires langchain-community

参见使用示例。

from langchain_community.vectorstores import ScaNN
API 参考：ScaNN

检索器​

Google 云端硬盘​

从 Google 云端硬盘检索文档。

安装所需包

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

参见使用示例和授权说明。

from langchain_googledrive.retrievers import GoogleDriveRetriever

工具​

Google 云端硬盘​

与 Google 云端硬盘交互的工具。

安装所需包

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

参见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

Google 财经​

查询财务数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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 求职​

查询招聘信息。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见使用示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_jobs import GoogleJobsQueryRun
# Note: Utilities might be shared, e.g., GoogleFinanceAPIWrapper was listed, verify correct utility
# from langchain_community.utilities.google_jobs import GoogleJobsAPIWrapper # If exists

Google 智能镜头​

执行视觉搜索。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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​

搜索地点信息。需要 googlemaps 包和 Google Maps API 密钥。

pip install googlemaps langchain # Requires base langchain

参见使用示例和授权说明。

# Note: GooglePlacesTool might be in langchain or langchain_community depending on version
from langchain.tools import GooglePlacesTool # Or langchain_community.tools
API 参考：GooglePlacesTool

Google 学术搜索​

搜索学术论文。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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

Google 搜索​

使用 Google 自定义搜索引擎 (CSE) 执行网络搜索。需要 GOOGLE_API_KEY 和 GOOGLE_CSE_ID。

安装 langchain-google-community

pip install langchain-google-community

包装器

from langchain_google_community import GoogleSearchAPIWrapper

工具

from langchain_community.tools import GoogleSearchRun, GoogleSearchResults

代理加载

from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools
tools = load_tools(["google-search"])
API 参考：load_tools

参见详细笔记本。

查询 Google Trends 数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # Requires langchain-community

参见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 Google 提供的免费电子邮件服务。此工具包通过 Gmail API 处理电子邮件。

pip install langchain-google-community[gmail]

参见使用示例和授权说明。

# Load the whole toolkit
from langchain_google_community import GmailToolkit

# Or use individual tools
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

聊天加载器​

GMail​

从 Gmail 线程加载聊天历史记录。

安装 GMail 依赖项

pip install langchain-google-community[gmail]

参见使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GMailLoader
API 参考：GMailLoader

第三方集成​

通过第三方 API 访问 Google 服务。

SearchApi​

SearchApi 提供对 Google 搜索、YouTube 等的 API 访问。需要 langchain-community。

参见使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SearchApiAPIWrapper
API 参考：SearchApiAPIWrapper

SerpApi​

SerpApi 提供对 Google 搜索结果的 API 访问。需要 langchain-community。

参见使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper
API 参考：SerpAPIWrapper

Serper.dev​

Google Serper 提供对 Google 搜索结果的 API 访问。需要 langchain-community。

参见使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper

YouTube​

YouTube 搜索工具​

无需官方 API 即可搜索 YouTube 视频。需要 youtube_search 包。

pip install youtube_search langchain # Requires base langchain

参见使用示例。

# Note: YouTubeSearchTool might be in langchain or langchain_community
from langchain.tools import YouTubeSearchTool # Or langchain_community.tools
API 参考：YouTubeSearchTool

YouTube 音频加载器​

从 YouTube 视频下载音频。需要 yt_dlp、pydub、librosa。

pip install yt_dlp pydub librosa langchain-community # Requires langchain-community

参见使用示例和授权说明。

from langchain_community.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
# Often used with whisper parsers:
# from langchain_community.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser, OpenAIWhisperParserLocal

YouTube 字幕加载器​

加载视频字幕。需要 youtube-transcript-api。

pip install youtube-transcript-api langchain-community # Requires langchain-community

参见使用示例。

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader
API 参考：YoutubeLoader