谷歌集成

使用 LangChain Python 与谷歌集成。

本页介绍所有 LangChain 与 Google Gemini、Google Cloud 以及其他 Google 产品（如 Google Maps、YouTube 和 更多）的集成。

统一 SDK 与包整合

自 langchain-google-genai 4.0.0 版本起，此包使用整合后的 google-genai SDK，并支持 Gemini 开发者 API 和 Vertex AI 后端。

langchain-google-vertexai 包继续支持 Vertex AI 平台特定功能（Model Garden、向量搜索、评估服务等）。

阅读 完整公告和迁移指南。

不确定该使用哪个包？

谷歌生成式 AI (Gemini API & Vertex AI)

通过 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 访问 Google Gemini 模型。后端根据您的配置自动选择。

• Gemini 开发者 API：使用 API 密钥快速设置，适合个人开发者和快速原型开发
• Vertex AI：具有 Google Cloud 集成的企业级功能（需要 GCP 项目）

使用 langchain-google-genai 包处理聊天模型、LLM 和嵌入模型。

查看集成。

Google Cloud (Vertex AI 平台服务)

访问 Gemini 模型之外的 Vertex AI 平台特定服务：Model Garden（Llama、Mistral、Anthropic）、评估服务和专用视觉模型。

使用 langchain-google-vertexai 包处理平台服务，以及特定包（例如 langchain-google-community、langchain-google-cloud-sql-pg）处理其他云服务如数据库和存储。

查看集成。

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

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谷歌生成式 AI

使用统一的 langchain-google-genai 包，通过 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 访问 Google Gemini 模型。

聊天模型

ChatGoogleGenerativeAI

通过 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 提供 Google Gemini 聊天模型。

开始使用

LLMs

GoogleGenerativeAI

使用（遗留）LLM 文本补全接口的 Gemini 模型。

开始使用

嵌入模型

GoogleGenerativeAIEmbeddings

通过 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 提供 Gemini 嵌入模型。

开始使用

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Google Cloud

访问 Vertex AI 平台特定服务，包括 Model Garden（Llama、Mistral、Anthropic）、向量搜索、评估服务和专用视觉模型。

对于 Gemini 模型，请使用来自 langchain-google-genai 的 ChatGoogleGenerativeAI。以下类专注于 Vertex AI 平台服务，这些服务在整合后的 SDK 中不可用。

聊天模型

ChatAnthropicVertex

Vertex AI Model Garden 上的 Anthropic

开始使用

ChatVertexAI (已弃用)

已弃用——改用 ChatGoogleGenerativeAI 处理 Gemini 模型。

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

VertexModelGardenLlama

Vertex AI Model Garden 上的 Llama

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.llama import VertexModelGardenLlama

VertexModelGardenMistral

Vertex AI Model Garden 上的 Mistral

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.mistral import VertexModelGardenMistral

GemmaChatLocalHF

从 HuggingFace 加载的本地 Gemma 模型。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalHF

GemmaChatLocalKaggle

从 Kaggle 加载的本地 Gemma 模型。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalKaggle

GemmaChatVertexAIModelGarden

Vertex AI Model Garden 上的 Gemma

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatVertexAIModelGarden

VertexAIImageCaptioningChat

作为聊天界面的图像描述模型。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioningChat

VertexAIImageEditorChat

根据提示编辑图像。目前仅支持无遮罩编辑。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageEditorChat

VertexAIImageGeneratorChat

根据提示生成图像。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageGeneratorChat

VertexAIVisualQnAChat

作为聊天界面的视觉问答模型。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIVisualQnAChat

LLMs

(遗留) 字符串输入、字符串输出的 LLM 接口。

VertexAIModelGarden

通过 Vertex AI Model Garden 提供数百个开源模型。

开始使用

VertexAI (已弃用)

已弃用——改用 GoogleGenerativeAI 处理 Gemini 模型。

from langchain_google_vertexai import VertexAI

Gemma local from Hugging Face

从 HuggingFace 加载的本地 Gemma 模型。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalHF

Gemma local from Kaggle

从 Kaggle 加载的本地 Gemma 模型。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalKaggle

Gemma on Vertex AI Model Garden

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaVertexAIModelGarden

Vertex AI image captioning

作为 LLM 接口的图像描述模型。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioning

嵌入模型

VertexAIEmbeddings (已弃用)

已弃用——改用 GoogleGenerativeAIEmbeddings。

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

文档加载器

AlloyDB for PostgreSQL

Google Cloud 上兼容 PostgreSQL 的数据库。

开始使用

BigQuery

无服务器数据仓库。

开始使用

Bigtable

用于结构化和半结构化数据的键值对和宽列存储。

开始使用

Cloud SQL for MySQL

托管 MySQL 数据库。

开始使用

Cloud SQL for SQL Server

托管 SQL Server 数据库。

开始使用

Cloud SQL for PostgreSQL

托管 PostgreSQL 数据库。

开始使用

Cloud Storage (directory)

从 GCS 存储桶目录加载文档。

开始使用

Cloud Storage (file)

从 GCS 加载单个文档。

开始使用

El Carro for Oracle Workloads

通过 El Carro 在 Kubernetes 上运行 Oracle 数据库。

开始使用

Firestore (Native Mode)

NoSQL 文档数据库。

开始使用

Firestore (Datastore Mode)

Datastore 模式的 Firestore。

开始使用

Memorystore for Redis

托管 Redis 服务。

开始使用

Spanner

全球分布式关系型数据库。

开始使用

Speech-to-Text

转录音频文件。

开始使用

Cloud Vision loader

使用 Google Cloud Vision API 加载数据。

from langchain_google_community.vision import CloudVisionLoader

文档转换器

Document AI

从非结构化文档中提取结构化数据。

开始使用

Google Translate

通过 Cloud Translation API 翻译文本和 HTML。

开始使用

向量存储

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

AlloyDB for PostgreSQL

AlloyDB 上兼容 PostgreSQL 的向量存储。

开始使用

BigQuery Vector Search

使用带有向量索引的 GoogleSQL 进行语义搜索。

开始使用

Memorystore for Redis

Memorystore for Redis 上的向量存储。

开始使用

Spanner

Cloud Spanner 上的向量存储。

开始使用

Bigtable

Cloud Bigtable 上的向量存储。

开始使用

Firestore (Native Mode)

Firestore 上的向量存储。

开始使用

Cloud SQL for MySQL

Cloud SQL for MySQL 上的向量存储。

开始使用

Cloud SQL for PostgreSQL

Cloud SQL for PostgreSQL 上的向量存储。

开始使用

Vertex AI Vector Search

以前称为 Vertex AI Matching Engine，提供低延迟向量数据库。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。

开始使用

Vertex AI Vector Search + Datastore

使用 Datastore 进行文档存储的向量搜索。

开始使用

检索器

Vertex AI Search

通过 Vertex AI Search 提供生成式 AI 驱动的搜索。

开始使用

Document AI Warehouse

使用 Document AI Warehouse 搜索、存储和管理文档。

开始使用

Other retrievers

from langchain_google_community import VertexAIMultiTurnSearchRetriever
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever
from langchain_google_community import VertexAISearchSummaryTool

工具

将代理与各种 Google Cloud 服务集成。

Text-to-Speech

使用 100+ 种声音合成自然语音。

开始使用

回调

跟踪 LLM/聊天模型使用情况。

Vertex AI callback handler

跟踪 VertexAI 使用情况信息。

from langchain_google_vertexai.callbacks import VertexAICallbackHandler

Google BigQuery

有关更多详情，请参阅 文档。

from langchain_google_community.callbacks.bigquery_callback import BigQueryCallbackHandler

评估器

使用 Vertex AI 评估模型输出。

VertexPairWiseStringEvaluator

使用 Vertex AI 模型进行成对评估。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

VertexStringEvaluator

使用 Vertex AI 模型进行单预测评估。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexStringEvaluator

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其他 Google 产品

与核心云平台之外各种 Google 服务的集成。

文档加载器

Google Drive

从 Google Drive 加载文件。目前支持 Google Docs。

开始使用

向量存储

ScaNN (Local Index)

大规模高效本地向量相似度搜索。

开始使用

检索器

Google Drive

从 Google Drive 检索文档。

开始使用

工具

Google Search

通过 Google 自定义搜索引擎 (CSE) 进行网络搜索。

开始使用

Google Drive

与 Google Drive 交互。

开始使用

Google Finance

查询财务数据。

开始使用

Google Jobs

查询职位列表。

开始使用

Google Lens

视觉搜索。

开始使用

Google Places

搜索地点。

开始使用

Google Scholar

搜索学术论文。

开始使用

Google Trends

查询 Google Trends 数据。

开始使用

MCP

MCP Toolbox

连接数据库，包括 Cloud SQL 和 AlloyDB。

开始使用

Toolkits

Gmail

通过 Gmail API 创建、搜索和发送邮件。

开始使用

聊天加载器

Gmail

从 Gmail 线程中加载聊天记录。

开始使用

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第三方集成

通过非官方的第三方 API 访问 Google 服务。

搜索

SearchApi

访问 Google 搜索结果、YouTube 等的 API。

开始使用

SerpApi

访问 Google 搜索结果的 API。

开始使用

Serper.dev

访问 Google 搜索结果的 API。

开始使用

cloro

支持 AI Overview 的 Google 搜索结果。

开始使用

YouTube

Search tool

无需官方 API 即可搜索 YouTube 视频。

开始使用

Audio loader

下载 YouTube 视频音频。

开始使用

Transcripts loader

加载视频字幕。

开始使用

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