GoogleGenerativeAI 集成

pip install -qU  langchain-google-genai

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI

from getpass import getpass

api_key = getpass()

llm = GoogleGenerativeAI(model="models/text-bison-001", google_api_key=api_key)
print(
    llm.invoke(
        "What are some of the pros and cons of Python as a programming language?"
    )
)

**Python 的优点：**

* **易于学习：** Python 是一门非常容易学习的编程语言，即使是初学者也能轻松上手。它的语法简单直接，并且有大量资源可供您入门。
* **多功能性：** Python 可用于各种任务，包括 Web 开发、数据科学和机器学习。对于初学者来说也是不错的选择，因为它适用于多种项目，您可以先学习基础知识，然后再转向更复杂的任务。
* **高级语言：** Python 是一门高级编程语言，这意味着它比其他编程语言更接近人类语言。这使得它更容易阅读和理解，对初学者来说是一个很大的优势。
* **开源：** Python 是一门开源编程语言，这意味着它可以免费使用，并且有大量资源可供您学习。
* **社区支持：** Python 拥有庞大且活跃的开发者社区，这意味着如果您遇到困难，会有很多人为您提供帮助。

**Python 的缺点：**

* **运行速度较慢：** 与 C++ 等其他一些语言相比，Python 的运行速度相对较慢。如果您在处理计算密集型任务时，这可能会成为一个劣势。
* **性能不如其他语言：** Python 的性能不如 C++ 或 Java 等其他编程语言。如果您从事需要高性能的项目，这可能会成为一个劣势。
* **动态类型：** Python 是一门动态类型编程语言，这意味着变量的类型可以在运行时更改。如果您需要确保代码的类型安全，这可能会成为一个劣势。
* **内存管理非手动：** Python 使用垃圾回收系统来管理内存。如果您需要对内存管理有更强的控制力，这可能会成为一个劣势。

总体而言，Python 是一门非常适合初学者的优秀编程语言。它易于学习、功能多样，并且拥有庞大的开发者社区。然而，重要的是要意识到其局限性，例如运行速度较慢和性能不足。

llm = GoogleGenerativeAI(model="gemini-pro", google_api_key=api_key)
print(
    llm.invoke(
        "What are some of the pros and cons of Python as a programming language?"
    )
)

**优点：**

* **简洁性与可读性：** Python 以其简洁易读的语法而闻名，这使得初学者能够轻松上手，并降低了出错的可能性。它使用缩进来定义代码块，使代码结构清晰且视觉上更具吸引力。

* **多功能性：** Python 是一门通用编程语言，意味着它可以用于各种任务，包括 Web 开发、数据科学、机器学习和桌面应用程序。这种多功能性使其成为各种项目和行业的热门选择。

* **庞大的社区：** Python 拥有庞大且活跃的开发者社区，这促进了其发展和普及。该社区提供了丰富的文档、教程和开源库，使得 Python 开发者很容易找到支持和资源。

* **丰富的库：** Python 提供了丰富的库和框架集合，用于处理各种任务，例如数据分析（NumPy、Pandas）、Web 开发（Django、Flask）、机器学习（Scikit-learn、TensorFlow）等。这些库提供了预构建的函数和模块，使开发人员能够快速高效地解决常见问题。

* **跨平台支持：** Python 是跨平台的，意味着它可以在各种操作系统上运行，包括 Windows、macOS 和 Linux。这允许开发人员编写可以轻松在不同平台间共享和使用的代码。

**缺点：**

* **速度与性能：** 由于采用解释型特性，Python 通常比 C++ 或 Java 等编译型语言慢。这对于性能密集型任务（如实时代系统或重型数值计算）可能是一个劣势。

* **内存占用：** 与编译型语言相比，Python 程序往往消耗更多内存。这是因为 Python 使用动态内存分配系统，可能导致内存碎片化和更高的内存使用率。

* **缺乏静态类型检查：** Python 是一门动态类型语言，这意味着变量的数据类型没有显式定义。这可能在开发过程中增加检测类型错误的难度，从而导致运行时出现意外行为或错误。

* **GIL（全局解释器锁）：** Python 使用全局解释器锁（GIL）来确保同一时间只有一个线程可以执行 Python 字节码。这可能会限制 Python 程序的可扩展性和并行性，尤其是在多线程或多进程场景中。

* **包管理：** 虽然 Python 拥有庞大的库和包生态系统，但管理依赖项和包版本可能具有挑战性。Python 包索引（PyPI）是 Python 包的官方存储库，但要确保兼容性并避免不同包版本之间的冲突可能比较困难。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | llm

question = "How much is 2+2?"
print(chain.invoke({"question": question}))

4

import sys

for chunk in llm.stream("Tell me a short poem about snow"):
    sys.stdout.write(chunk)
    sys.stdout.flush()

在冬日的怀抱中，一场无声的芭蕾，
雪花翩跹而下，宛若天界奇观。
轻诉着秘密，它们悄然飘落，
铺就一层白毯，覆盖万物。

以温柔的优雅，它们装点大地，
将世界幻化为冬日仙境。
树木披上冰晶的华服，
熠熠生辉的盛景，令人驻足惊叹。

雪花旋舞，宛如舞台上的舞者，
交织成一首交响乐，一幅冬日画卷。
它们无声的呢喃，是一曲甜蜜的夜曲，
随起舞与回旋，汇成雪的倾泻。

在黎明前的静谧中，迎来霜晨，
雪花闪烁明亮，宛如重生钻石。
每一片雪花皆独一无二，自成篇章，
皆是神明亲手雕琢的杰作。

让我们尽情沉醉于这冬日的欢愉，
任雪花飘落，送上温柔的轻吻。
因为在它们的拥抱中，我们寻得深邃的宁静，
一座冰封的世界，四周环绕着魔法。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI, HarmBlockThreshold, HarmCategory

llm = GoogleGenerativeAI(
    model="gemini-pro",
    google_api_key=api_key,
    safety_settings={
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
    },
)