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已废弃此集成已废弃，将在未来版本中移除。请改用 ChatGoogleGenerativeAI。请参阅完整的发布说明和迁移指南。
Vertex AI 提供 Google Cloud 中所有基础模型，如 gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash 等。有关可用模型的完整和最新列表，请访问 VertexAI 文档。
Google Cloud VertexAI 与 Gemini APIGoogle Cloud VertexAI 集成与 Google Gemini API 是独立的。本页展示通过 Google Cloud Platform（GCP）提供的企业级 Gemini 版本。
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。

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概述

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集成详情

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

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模型功能

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入Token 级流式输出原生异步Token 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、配置凭证，并安装 langchain-google-vertexai 集成包。

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凭证

要使用此集成，您必须满足以下其中一项条件：
  • 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，它会首先查找上述应用凭证变量，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"

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安装

LangChain VertexAI 集成位于 langchain-google-vertexai 包中： 
pip install -qU langchain-google-vertexai

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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...
)

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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.

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内置工具

Gemini 支持一系列在服务端执行的工具。

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Google 搜索

需要 langchain-google-vertexai>=2.0.11
Gemini 可以执行 Google 搜索并使用搜索结果为其响应提供依据： 
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?")

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代码执行

需要 langchain-google-vertexai>=2.0.25
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?")

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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。
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