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Google

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

Gemini 模型和 VertexAI 平台的集成包在 langchain-google 仓库中维护。您可以在 googleapis Github 组织中找到大量 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，并在需要商业支持和更高速率限制时迁移到 Vertex AI (langchain-google-vertexai)。如果您已经熟悉或原生于云环境，那么您可以直接开始使用 Vertex AI。请参阅此处了解更多信息。

Google Generative AI​

通过 ChatGoogleGenerativeAI 类访问 GoogleAI 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 视觉模型在提供单条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 的值可以是以下任何一种

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

Vertex AI​

通过 Google Cloud 访问 Gemini 等聊天模型。

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

pip install langchain-google-vertexai

请参阅使用示例。

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
API 参考：ChatVertexAI

Vertex AI Model Garden 上的 Anthropic​

请参阅使用示例。

from langchain_google_vertexai.model_garden import ChatAnthropicVertex
API 参考：ChatAnthropicVertex

Vertex AI Model Garden 上的 Llama​

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.llama import VertexModelGardenLlama

Vertex AI Model Garden 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。

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

pip install 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。

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

pip install langchain-google-vertexai
from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalKaggle

Vertex AI Model Garden 上的 Gemma​

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 图像描述​

将图像描述模型作为聊天模型的实现。

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

pip install langchain-google-vertexai
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioningChat

Vertex AI 图像编辑器​

给定图像和提示，编辑图像。目前仅支持无掩码编辑。

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

LLMs​

Google Generative AI​

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

安装 python 包。

pip install langchain-google-genai

请参阅使用示例。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI
API 参考：GoogleGenerativeAI

Vertex AI Model Garden​

通过 Vertex AI Model Garden 服务访问 PaLM 和数百个 OSS 模型。

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

pip install langchain-google-vertexai

请参阅使用示例。

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。

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

pip install 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。

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

pip install langchain-google-vertexai
from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalKaggle
API 参考：GemmaLocalKaggle

Vertex AI Model Garden 上的 Gemma​

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 图像描述​

将图像描述模型作为 LLM 的实现。

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

pip install langchain-google-vertexai
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioning

嵌入模型​

Google Generative AI 嵌入​

请参阅使用示例。

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
API 参考：ServerSideEmbedding

Vertex AI​

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

pip install langchain-google-vertexai

请参阅使用示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
API 参考：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​

AlloyDB for PostgreSQL​

Google Cloud AlloyDB 是一种完全托管的关系数据库服务，在 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和出色的可扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装 python 包

pip install langchain-google-alloydb-pg

请参阅使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBLoader

BigQuery​

Google Cloud BigQuery 是一种无服务器且经济高效的企业数据仓库，可在云端运行，并可在 Google Cloud 中随着您的数据扩展。

我们需要安装带有 BigQuery 依赖项的 langchain-google-community

pip install langchain-google-community[bigquery]

请参阅使用示例。

from langchain_google_community import BigQueryLoader
API 参考：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

请参阅 Google Cloud 使用示例。

from langchain_google_bigtable import BigtableLoader

Cloud SQL for MySQL​

Google Cloud SQL for MySQL 是一种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 MySQL 关系数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLLoader

Cloud SQL for SQL Server​

Google Cloud SQL for SQL Server 是一种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 SQL Server 数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine, MSSQLLoader

Cloud SQL for PostgreSQL​

Google Cloud SQL for PostgreSQL 是一种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 PostgreSQL 关系数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresLoader

Cloud Storage​

Cloud Storage 是一种用于在 Google Cloud 中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]

Google Cloud Storage 有两个加载器：Directory 和 File 加载器。

请参阅使用示例。

from langchain_google_community import GCSDirectoryLoader
API 参考：GCSDirectoryLoader

请参阅使用示例。

from langchain_google_community import GCSFileLoader
API 参考：GCSFileLoader

Cloud Vision 加载器​

安装 python 包

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

El Carro for Oracle Workloads​

Google El Carro Oracle Operator 提供了一种在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库的方法，作为一个可移植、开源、社区驱动、无厂商锁定的容器编排系统。

pip install langchain-google-el-carro

请参阅使用示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader

Google Drive​

Google Drive 是 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]

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleDriveLoader
API 参考：GoogleDriveLoader

Firestore (原生模式)​

Google Cloud Firestore 是一个 NoSQL 文档数据库，专为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建。

安装 python 包

pip install langchain-google-firestore

请参阅使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

Firestore (Datastore 模式)​

Google Cloud Firestore in Datastore mode 是一个 NoSQL 文档数据库，专为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建。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

请参阅使用示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreLoader

Memorystore for Redis​

Google Cloud Memorystore for Redis 是 Google Cloud 的完全托管的 Redis 服务。在 Google Cloud 上运行的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用、安全的 Redis 服务来实现极致性能，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

请参阅使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentLoader

Spanner​

Google Cloud Spanner 是 Google Cloud 上完全托管的关键任务关系数据库服务，可在全球范围内提供事务一致性、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

请参阅使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerLoader

Speech-to-Text​

Google Cloud Speech-to-Text 是由 Google Cloud 中 Google 语音识别模型驱动的音频转录 API。

此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]

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import SpeechToTextLoader
API 参考：SpeechToTextLoader

文档转换器​

Document AI​

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

我们需要设置一个 GCS 存储桶并创建您自己的 OCR 处理器。GCS_OUTPUT_PATH 应该是一个 GCS 上的文件夹路径（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 Console 中“处理器详细信息”选项卡的“Prediction endpoint”部分复制它。

pip install langchain-google-community[docai]

请参阅使用示例。

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 Google 开发的一种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项的 langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[translate]

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleTranslateTransformer

向量存储​

AlloyDB for PostgreSQL​

Google Cloud AlloyDB 是一种完全托管的关系数据库服务，在 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和出色的可扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装 python 包

pip install langchain-google-alloydb-pg

请参阅使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBVectorStore

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 Vector Search 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的结果。

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。

我们需要安装几个 python 包。

pip install google-cloud-bigquery

请参阅使用示例。

from langchain.vectorstores import BigQueryVectorSearch

Memorystore for Redis​

Google Cloud Memorystore for Redis 是 Google Cloud 的完全托管的 Redis 服务。在 Google Cloud 上运行的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用、安全的 Redis 服务来实现极致性能，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

请参阅使用示例。

from langchain_google_memorystore_redis import RedisVectorStore

Spanner​

Google Cloud Spanner 是 Google Cloud 上完全托管的关键任务关系数据库服务，可在全球范围内提供事务一致性、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

请参阅使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerVectorStore

Firestore (原生模式)​

Google Cloud Firestore 是一个 NoSQL 文档数据库，专为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建。

安装 python 包

pip install langchain-google-firestore

请参阅使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreVectorStore

Cloud SQL for MySQL​

Google Cloud SQL for MySQL 是一种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 MySQL 关系数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLVectorStore

Cloud SQL for PostgreSQL​

Google Cloud SQL for PostgreSQL 是一种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 PostgreSQL 关系数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresVectorStore

Google Cloud Vertex AI Vector Search 来自 Google Cloud，以前称为 Vertex AI Matching Engine，提供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

请参阅使用示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStore

Vertex AI Vector Search with DataStore​

带有 DatasTore 文档存储的 VectorSearch。

安装 python 包

pip install langchain-google-vertexai

请参阅使用示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreDatastore

VectorSearchVectorStoreGCS​

VectorSearchVectorStore 的别名，与具有不同文档存储后端的其余向量存储保持一致。

安装 python 包

pip install langchain-google-vertexai
from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreGCS

Google Generative AI Vector Store​

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
API 参考：GoogleVectorStore

ScaNN​

Google ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) 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。该实现针对具有 AVX2 支持的 x86 处理器进行了优化。有关更多详细信息，请参阅其 Google Research github。

我们需要安装 scann python 包。

pip install scann

请参阅使用示例。

from langchain_community.vectorstores import ScaNN
API 参考：ScaNN

检索器​

Google Drive​

我们需要安装几个 python 包。

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

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_googledrive.retrievers import GoogleDriveRetriever

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

请参阅使用示例。

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

Document AI Warehouse​

Document AI Warehouse 来自 Google Cloud，允许企业在单个平台上搜索、存储、管理和治理文档及其 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​

Text-to-Speech​

Google Cloud Text-to-Speech 是一项 Google Cloud 服务，使开发人员能够合成自然发音的语音，具有 100 多种声音，并提供多种语言和变体。它应用了 DeepMind 在 WaveNet 中的突破性研究和 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

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import TextToSpeechTool
API 参考：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

请参阅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 Finance​

我们需要安装一个 python 包。

pip install google-search-results

请参阅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 Jobs​

我们需要安装一个 python 包。

pip install google-search-results

请参阅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​

请参阅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 Places​

我们需要安装一个 python 包。

pip install googlemaps

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain.tools import GooglePlacesTool
API 参考：GooglePlacesTool

Google Scholar​

我们需要安装一个 python 包。

pip install google-search-results

请参阅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
  • 按照这些说明设置自定义搜索引擎
  • 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，请参阅此 notebook。

我们可以轻松地将此包装器加载为工具（与 Agent 一起使用）。我们可以通过以下方式执行此操作

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

GoogleSearchResults​

查询 Google Search API（通过 GoogleSearchAPIWrapper）并取回 JSON 的工具。

from langchain_community.tools import GoogleSearchResults
API 参考：GoogleSearchResults

GoogleSearchRun​

查询 Google Search API（通过 GoogleSearchAPIWrapper）的工具。

from langchain_community.tools import GoogleSearchRun
API 参考：GoogleSearchRun

我们需要安装一个 python 包。

pip install google-search-results

请参阅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。

我们需要安装带有必需依赖项的 langchain-google-community

pip install langchain-google-community[gmail]

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GmailToolkit
API 参考：GmailToolkit

GMail 单独工具​

您可以使用 GMail Toolkit 中的单独工具。

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​

AlloyDB for PostgreSQL​

AlloyDB for PostgreSQL 是一种完全托管的关系数据库服务，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

请参阅使用示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBChatMessageHistory

Cloud SQL for PostgreSQL​

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 PostgreSQL 关系数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresChatMessageHistory

Cloud SQL for MySQL​

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、管理和管理 MySQL 关系数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

请参阅使用示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLChatMessageHistory

Cloud SQL for SQL Server​

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、管理和管理 SQL Server 数据库。

安装 python 包

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

请参阅使用示例。

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关系数据库服务，可在全球范围内提供事务一致性、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

请参阅使用示例。

from langchain_google_spanner import SpannerChatMessageHistory

Memorystore for Redis​

Google Cloud Memorystore for Redis 是 Google Cloud 的完全托管的 Redis 服务。在 Google Cloud 上运行的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用、安全的 Redis 服务来实现极致性能，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

请参阅使用示例。

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

请参阅使用示例。

from langchain_google_bigtable import BigtableChatMessageHistory

Firestore (原生模式)​

Google Cloud Firestore 是一个 NoSQL 文档数据库，专为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建。

安装 python 包

pip install langchain-google-firestore

请参阅使用示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreChatMessageHistory

Firestore (Datastore 模式)​

Google Cloud Firestore in Datastore mode 是一个 NoSQL 文档数据库，专为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建。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

请参阅使用示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory

El Carro：Kubernetes 的 Oracle Operator​

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

pip install langchain-google-el-carro

请参阅使用示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

回调​

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 Google 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项的 langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[gmail]

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_google_community import GMailLoader
API 参考：GMailLoader

评估器​

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

pip install langchain-google-vertexai

VertexPairWiseStringEvaluator​

预测字符串困惑度的成对评估。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

VertexStringEvaluator​

评估预测字符串的困惑度。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

第三方集成​

SearchApi​

SearchApi 提供第三方 API 以访问 Google 搜索结果、YouTube 搜索和转录以及其他 Google 相关引擎。

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SearchApiAPIWrapper
API 参考：SearchApiAPIWrapper

SerpApi​

SerpApi 提供第三方 API 以访问 Google 搜索结果。

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper
API 参考：SerpAPIWrapper

Serper.dev​

请参阅使用示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper

YouTube​

YouTube Search 包搜索 YouTube 视频，避免使用其高度限速的 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

请参阅使用示例。

from langchain.tools import YouTubeSearchTool
API 参考：YouTubeSearchTool

YouTube 音频​

YouTube 是由 Google 创建的在线视频共享和社交媒体平台。

使用 YoutubeAudioLoader 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

请参阅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 是由 Google 创建的在线视频共享和社交媒体平台。

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

pip install youtube-transcript-api

请参阅使用示例。

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader
API 参考：YoutubeLoader

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