embeddings=GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001")vectorstore=DocArrayInMemorySearch.from_texts(["Gemini Pro 是 GoogleDeepMind 开发的大型语言模型。","Gemini 可以是一个星座,也可以是一系列语言模型的名称。","人是由恐龙进化而来的。","熊猫喜欢吃天鹅肉。"],embedding=embeddings# passing...
pip install -r requirements.txt 设置一个环境变量，以便从代码中隐式访问 API 密钥。export GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY"启动 Jupyter Notebook 并开始编写代码。步骤 2：导入模块 首先导入必要的 Python 模块。这些导入包括来自 LangChain 和 Google Generative AI 的类和函数，它们对于构建我们的应用程...
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI# Create an instance of the LLM, using the 'gemini-pro' model with a specified creativity levelllm = ChatGoogleGenerativeAI(model='gemini-pro', temperature=0.9)# Send a creative prompt to the LLMresponse = llm.invoke('Write a paragraph...
llm=ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")message=HumanMessage(content=[{"type":"text","text":"Find the differences between the given images",},{"type":"image_url","image_url":"https://picsum.photos/id/237/200/300"},{"type":"image_url","image_url":"https://picsum.phot...
例如,让我们考虑使用 Google Generative AI 嵌入模型 embedding-001 进行的嵌入(关于 Google Generative AI 嵌入模型的更多详细信息,你可以参考 LangChain 官方文档中的指南:https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/google_generative_ai)。
api_key =""llm = GoogleGenerativeAI(model="gemini-pro", google_api_key=api_key)forchunkinllm.stream("Tell me a short poem about snow"): sys.stdout.write(chunk) sys.stdout.flush() Chains# Chain是LangChain的核心概念,先就1个简单的chain来做基本的理解。
Langchain已成功将Gemini模型整合到其生态系统中,使用ChatGoogleGenerativeAI类。 启动该过程需要向ChatGoogleGenerativeAI类提供所需的Gemini模型来创建一个llm类。我们调用函数并传递用户输入的内容为参数。 可以通过调用response.content获取生成的响应。 在下面的代码中,我们构建了一个最简单的查询。
pip install --upgrade -q langchain-google-genai pip show langchain-google-genai pip install -q google-generativeai 1. 2. 3. 4. 这些命令处理安装和升级专为 Google 的 Gemini 和 Gemini API 客户端库定制的 LangChain 包。 配置 要使用Google 的 Gemini API,你需要一个 API 密钥。出于安全性和易于...
Description of the bug: I have the following error when : gemini_embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/embedding-001",google_api_key=gapiket) vector = gemini_embeddings.embed_query("hello, world!") I've read that the AP...
This docs will help you get started with Google AI chat models. For detailed documentation of all ChatGoogleGenerativeAI features and configurations head to the API reference.