以编程方式使用文档

Vertex AI 开放 Google Cloud 中的所有基础模型，例如 gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash等。要获取可用模型的完整更新列表，请访问 VertexAI 文档.

概述

集成详情

类包可序列化JS 支持下载量版本
ChatVertexAIlangchain-google-vertexaibeta✅!PyPI - 下载量!PyPI - 版本

模型特性

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入Token 级流式传输原生异步Token 使用量Logprobs
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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

要使用此集成，您必须：

  • - 为您的环境配置凭证（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，该库首先查找上述应用程序凭证变量，然后查找系统级身份验证。

更多信息，请参阅 google.auth API 参考.

要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 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 package:

pip install -qU langchain-google-vertexai

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(
    model="gemini-2.5-flash",
    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.

内置工具

Gemini 支持多种服务器端执行的工具。

Google 搜索

Gemini 可以执行 Google 搜索并使用结果来 为其回复提供依据:

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-2.5-flash").bind_tools([{"google_search": {}}])

response = llm.invoke("What is today's news?")

代码执行

Gemini 可以 生成并执行 Python 代码:

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-2.5-flash").bind_tools([{"code_execution": {}}])

response = llm.invoke("What is 3^3?")

API 参考

有关所有功能和配置选项的详细文档，请访问 ChatVertexAI API 参考。