ChatVertexAI

此页面提供有关开始使用 VertexAI 聊天模型 的快速概述。有关所有 ChatVertexAI 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

ChatVertexAI 公开了 Google Cloud 中提供的所有基础模型，例如 gemini-1.5-pro、gemini-1.5-flash 等。有关可用模型的完整和更新列表，请访问 VertexAI 文档。

Google Cloud VertexAI 与 Google PaLM

Google Cloud VertexAI 集成与 Google PaLM 集成 是分开的。Google 选择通过 GCP 提供 PaLM 的企业版，并且这支持通过那里提供的模型。

概述

集成详情

类	包	本地	可序列化	JS 支持	包下载	包最新版本
ChatVertexAI	langchain-google-vertexai	❌	测试版	✅

模型功能

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	原生异步	令牌使用情况	Logprobs
✅	✅	❌	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❌

设置

要访问 VertexAI 模型，您需要创建一个 Google Cloud Platform 帐户，设置凭据并安装 langchain-google-vertexai 集成包。

凭据

要使用集成，您必须

• 已为您的环境配置凭据（gcloud、工作负载身份等...）
• 将服务帐户 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，该库首先查找上面提到的应用程序凭据变量，然后查找系统级身份验证。

有关更多信息，请参阅

• https://cloud.google.com/docs/authentication/application-default-credentials#GAC
• https://googleapis.dev/python/google-auth/latest/reference/google.auth.html#module-google.auth

如果您希望自动跟踪您的模型调用，您还可以通过取消以下注释来设置您的 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.

链接

我们可以像这样使用提示模板将我们的模型 链接

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 参考：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（例如如何发送多模式输入和配置安全设置）的详细文档，请访问 API 参考：https://python.langchain.ac.cn/v0.2/api_reference/google_vertexai/chat_models/langchain_google_vertexai.chat_models.ChatVertexAI.html

相关

• 聊天模型 概念指南
• 聊天模型 操作指南