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LangChain 通过 @langchain/google 包提供与 Google AI Studio 和 Google Cloud Vertex AI 的集成。
正在寻找旧的 @langchain/google-genai 或 @langchain/google-vertexai 包？它们在长期支持下维护，但不再推荐用于新项目。

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聊天模型

ChatGoogle 类是访问 Gemini 模型（如 gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash 和 gemini-3.1-pro-preview）以及像 Gemma 这样的开放模型的推荐方式。它通过单一界面支持 Google AI Studio 和 Vertex AI。
请参阅此部分了解安装 LangChain 包的一般说明。
npm install @langchain/google @langchain/core
配置您的 API 密钥： 
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key

import { ChatGoogle } from "@langchain/google";

const model = new ChatGoogle("gemini-2.5-flash");

const res = await model.invoke([
  ["human", "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"],
]);
ChatGoogle 支持工具调用、结构化输出、多模态输入（图像、音频、视频）、推理/思考、图像生成、文本到语音，以及 Google Search grounding 和代码执行等 Gemini 特定原生工具。

ChatGoogle

完整的聊天模型文档，包括设置、调用、流式传输、结构化输出等。

Gemini 原生工具

Google Search、代码执行、URL 上下文、Google Maps、文件搜索、计算机使用和 MCP 服务器。

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Vertex AI 上的第三方模型

Anthropic Claude 模型也可通过 Vertex AI 平台获得。请参阅在 Vertex AI 上使用 Claude 以获取有关启用模型访问和要使用的模型名称的更多信息。

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向量存储

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Vertex AI 向量搜索

Vertex AI Vector Search（以前称为 Vertex AI Matching Engine）提供行业领先的高规模、低延迟向量数据库。这些向量数据库通常被称为向量相似性匹配或近似最近邻 (ANN) 服务。 
import { MatchingEngine } from "@langchain/community/vectorstores/googlevertexai";

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Postgres 向量存储

来自 @langchain/google-cloud-sql-pg 包的 PostgresVectorStore 模块提供了一种使用 CloudSQL for PostgreSQL 存储向量嵌入的方法。 
npm install @langchain/google-cloud-sql-pg

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社区工具

Google 相关的社区工具在 @langchain/community 包中可用：

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旧版包

以下包在长期支持下为现有用户维护。新项目应使用 @langchain/google 代替。

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@langchain/google-genai

@langchain/google-genai 包提供 ChatGoogleGenerativeAI，用于通过 Google AI Studio 访问 Gemini 模型。此包基于已弃用的 Google SDK 构建，不会接收新功能。

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@langchain/google-vertexai

@langchain/google-vertexai 包提供 ChatVertexAI，用于通过 Vertex AI 访问 Gemini 模型。此包已被 @langchain/google 中内置的 Vertex AI 支持所取代。

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@langchain/google-common

@langchain/google-common 包包含 Google 集成包内部使用的共享抽象。它不打算直接使用。
要从 @langchain/google-genai 或 @langchain/google-vertexai 迁移到 @langchain/google，请参阅 ChatGoogle 页面了解设置说明。ChatGoogle 类提供等效功能，并统一访问 Google AI Studio 和 Vertex AI。
在 GitHub 上编辑此页面 或提交问题。
通过 MCP 将这些文档连接到 Claude、VSCode 等 以获取实时答案。