Google

所有与 Google Cloud、Google Gemini 及其他 Google 产品相关的功能。

1. Google 生成式 AI (Gemini API & AI Studio)：通过 Gemini API 直接访问 Google Gemini 模型。使用 Google AI Studio 进行快速原型设计，并通过 langchain-google-genai 包快速上手。这通常是个人开发者的最佳起点。
2. Google Cloud (Vertex AI 及其他服务)：通过 Google Cloud Platform 访问 Gemini 模型、Vertex AI Model Garden 以及各种云服务（数据库、存储、文档 AI 等）。使用 langchain-google-vertexai 包来获取 Vertex AI 模型，以及特定包（例如 langchain-google-cloud-sql-pg、langchain-google-community）来获取其他云服务。这非常适合已在使用 Google Cloud 或需要企业级功能（如 MLOps、特定模型微调或企业支持）的开发者。

有关更多差异信息，请参阅 Google 关于从 Gemini API 迁移到 Vertex AI 的指南。

Gemini 模型和 Vertex AI 平台的集成包维护在 langchain-google 仓库中。 您可以在 googleapis GitHub 组织和 langchain-google-community 包中找到 LangChain 与其他 Google API 和服务的集成。

Google 生成式 AI (Gemini API & AI Studio)

使用 Gemini API 直接访问 Google Gemini 模型，最适合快速开发和实验。Gemini 模型可在 Google AI Studio 中找到。

pip install -U langchain-google-genai

免费开始使用，并从 Google AI Studio 获取您的 API 密钥。

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Chat Models

使用 ChatGoogleGenerativeAI 类与 Gemini 2.0 和 2.5 模型进行交互。详情请参阅 本指南。

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash")

# 简单的文本调用
result = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(result.content)

# 使用 gemini-pro-vision 进行多模态调用
message = HumanMessage(
    content=[
        {
            "type": "text",
            "text": "What's in this image?",
        },
        {"type": "image_url", "image_url": "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"},
    ]
)
result = llm.invoke([message])
print(result.content)

API Reference:ChatGoogleGenerativeAI | HumanMessage

image_url 可以是公共 URL、GCS URI（gs://...）、本地文件路径、base64 编码的图像字符串（data:image/png;base64,...）或 PIL Image 对象。

Embedding Models

使用 GoogleGenerativeAIEmbeddings 类生成文本嵌入，例如使用 gemini-embedding-exp-03-07 模型。

请参阅用法示例。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings

embeddings = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model="models/gemini-embedding-exp-03-07")
vector = embeddings.embed_query("What are embeddings?")
print(vector[:5])

API Reference:GoogleGenerativeAIEmbeddings

LLMs

使用 (旧版) LLM 接口和 GoogleGenerativeAI 类来访问相同的 Gemini 模型。

请参阅用法示例。

from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI

llm = GoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash")
result = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(result)

API Reference:GoogleGenerativeAI

Google Cloud

通过 Vertex AI 和特定的云集成访问 Gemini 模型、Vertex AI Model Garden 及其他 Google Cloud 服务。

Vertex AI 模型需要 langchain-google-vertexai 包。其他服务可能需要额外的包，如 langchain-google-community、langchain-google-cloud-sql-pg 等。

pip install langchain-google-vertexai
# pip install langchain-google-community[...] # 适用于其他服务

Google Cloud 集成通常使用 Application Default Credentials (ADC)。有关设置说明（例如，使用 gcloud auth application-default login），请参阅Google Cloud 身份验证文档。

Chat Models

Vertex AI

通过 Vertex AI 平台访问 Gemini 等聊天模型。

请参阅用法示例。

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

API Reference:ChatVertexAI

Vertex AI Model Garden 中的 Anthropic 模型

请参阅用法示例。

from langchain_google_vertexai.model_garden import ChatAnthropicVertex

API Reference:ChatAnthropicVertex

Vertex AI Model Garden 中的 Llama 模型

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.llama import VertexModelGardenLlama

API Reference:VertexModelGardenLlama

Vertex AI Model Garden 中的 Mistral 模型

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.mistral import VertexModelGardenMistral

API Reference:VertexModelGardenMistral

Hugging Face 的本地 Gemma 模型

从 HuggingFace 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalHF

API Reference:GemmaChatLocalHF

Kaggle 的本地 Gemma 模型

从 Kaggle 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalKaggle

API Reference:GemmaChatLocalKaggle

Vertex AI Model Garden 中的 Gemma 模型

需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatVertexAIModelGarden

API Reference:GemmaChatVertexAIModelGarden

Vertex AI 图像字幕生成

将 Image Captioning model 实现为聊天模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioningChat

API Reference:VertexAIImageCaptioningChat

Vertex AI 图像编辑器

给定图像和提示，编辑图像。目前仅支持无遮罩编辑。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageEditorChat

API Reference:VertexAIImageEditorChat

Vertex AI 图像生成器

根据提示生成图像。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageGeneratorChat

API Reference:VertexAIImageGeneratorChat

Vertex AI 视觉问答

视觉问答模型的聊天实现。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIVisualQnAChat

API Reference:VertexAIVisualQnAChat

LLMs

您还可以使用 (旧版) 字符串输入、字符串输出 LLM 接口。

Vertex AI Model Garden

通过 Vertex AI Model Garden 服务访问 Gemini 和数百种 OSS 模型。需要 langchain-google-vertexai。

请参阅用法示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIModelGarden

API Reference:VertexAIModelGarden

HuggFace 的本地 Gemma 模型

从 HuggingFace 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalHF

API Reference:GemmaLocalHF

Kaggle 的本地 Gemma 模型

从 Kaggle 加载的本地 Gemma 模型。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalKaggle

API Reference:GemmaLocalKaggle

Vertex AI Model Garden 中的 Gemma 模型

需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaVertexAIModelGarden

API Reference:GemmaVertexAIModelGarden

Vertex AI 图像字幕生成

将 Image Captioning model 实现为 LLM。需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioning

API Reference:VertexAIImageCaptioning

Embedding Models

Vertex AI

使用部署在 Vertex AI 上的模型生成嵌入。需要 langchain-google-vertexai。

请参阅用法示例。

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

API Reference:VertexAIEmbeddings

Document Loaders

从各种 Google Cloud 源加载文档。

AlloyDB for PostgreSQL

Google Cloud AlloyDB 是一个完全托管的、与 PostgreSQL 兼容的数据库服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-alloydb-pg

请参阅用法示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBLoader # 也提供 AlloyDBEngine

BigQuery

Google Cloud BigQuery 是一个无服务器数据仓库。

使用 BigQuery 依赖项进行安装：

pip install langchain-google-community[bigquery]

请参阅用法示例。

from langchain_google_community import BigQueryLoader

API Reference:BigQueryLoader

Bigtable

Google Cloud Bigtable 是一个完全托管的 NoSQL 大数据数据库服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-bigtable

请参阅用法示例。

from langchain_google_bigtable import BigtableLoader

Cloud SQL for MySQL

Google Cloud SQL for MySQL 是一个完全托管的 MySQL 数据库服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLLoader # 也提供 MySQLEngine

Cloud SQL for SQL Server

Google Cloud SQL for SQL Server 是一个完全托管的 SQL Server 数据库服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLLoader # 也提供 MSSQLEngine

Cloud SQL for PostgreSQL

Google Cloud SQL for PostgreSQL 是一个完全托管的 PostgreSQL 数据库服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresLoader # 也提供 PostgresEngine

Cloud Storage

Cloud Storage 是一种托管的非结构化数据存储服务。

使用 GCS 依赖项进行安装：

pip install langchain-google-community[gcs]

从目录或特定文件加载：

请参阅目录用法示例。

from langchain_google_community import GCSDirectoryLoader

API Reference:GCSDirectoryLoader

请参阅文件用法示例。

from langchain_google_community import GCSFileLoader

API Reference:GCSFileLoader

Cloud Vision 加载器

使用 Google Cloud Vision API 加载数据。

使用 Vision 依赖项进行安装：

pip install langchain-google-community[vision]

from langchain_google_community.vision import CloudVisionLoader

API Reference:CloudVisionLoader

El Carro for Oracle Workloads

Google El Carro Oracle Operator 在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-el-carro

请参阅用法示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader

Firestore (Native Mode)

Google Cloud Firestore 是一个 NoSQL 文档数据库。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-firestore

请参阅用法示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreLoader

Firestore (Datastore Mode)

Google Cloud Firestore in Datastore mode。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-datastore

请参阅用法示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreLoader

Memorystore for Redis

Google Cloud Memorystore for Redis 是一个完全托管的 Redis 服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-memorystore-redis

请参阅用法示例。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreDocumentLoader

Spanner

Google Cloud Spanner 是一个完全托管的、全球分布式的关系型数据库服务。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-spanner

请参阅用法示例。

from langchain_google_spanner import SpannerLoader

Speech-to-Text

Google Cloud Speech-to-Text 可转录音频文件。

使用 Speech-to-Text 依赖项进行安装：

pip install langchain-google-community[speech]

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_google_community import SpeechToTextLoader

API Reference:SpeechToTextLoader

Document Transformers

使用 Google Cloud 服务转换文档。

Document AI

Google Cloud Document AI 是一个 Google Cloud 服务，可将文档中的非结构化数据转换为结构化数据，使其更易于理解、分析和使用。

我们需要设置一个 GCS 存储桶并创建自己的 OCR processor GCS_OUTPUT_PATH 应该是 GCS 上某个文件夹的路径（以 gs:// 开头）， 并且 processor 名称应类似于 projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID。 我们可以通过编程方式获取它，或者从 Google Cloud Console 的“Processor details” 标签页中的“Prediction endpoint”部分复制。

pip install langchain-google-community[docai]

请参阅用法示例。

from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser

API Reference:Blob | DocAIParser

Google Translate

Google Translate 是由 Google 开发的多语言神经机器 翻译服务，用于将文本、文档和网站从一种语言翻译成另一种语言。

GoogleTranslateTransformer 允许您使用 Google Cloud Translation API 翻译文本和 HTML。

首先，我们需要安装带有翻译依赖项的 langchain-google-community。

pip install langchain-google-community[translate]

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleTranslateTransformer

API Reference:GoogleTranslateTransformer

Vector Stores

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

AlloyDB for PostgreSQL

Google Cloud AlloyDB 是一个完全托管的关系型数据库服务，可在 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和卓越的可扩展性。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-alloydb-pg

请参阅用法示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore # 也提供 AlloyDBEngine

BigQuery Vector Search

Google Cloud BigQuery， BigQuery 是 Google Cloud 中无服务器且经济高效的企业级数据仓库。

Google Cloud BigQuery Vector Search BigQuery 向量搜索允许您使用 GoogleSQL 进行语义搜索，使用向量索引获取快速但近似的结果，或者使用暴力搜索获取精确结果。

它可以计算欧几里得距离或余弦距离。在 LangChain 中，我们默认使用欧几里得距离。

我们需要安装几个 Python 包。

pip install google-cloud-bigquery

请参阅用法示例。

# 注意：BigQueryVectorSearch 可能位于 langchain 或 langchain_community 中，具体取决于版本
# 请检查用法示例中的导入。
from langchain.vectorstores import BigQueryVectorSearch # 或 langchain_community.vectorstores

Memorystore for Redis

使用 Memorystore for Redis 的向量存储。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-memorystore-redis

请参阅用法示例。

from langchain_google_memorystore_redis import RedisVectorStore

Spanner

使用 Cloud Spanner 的向量存储。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-spanner

请参阅用法示例。

from langchain_google_spanner import SpannerVectorStore

Firestore (Native Mode)

使用 Firestore 的向量存储。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-firestore

请参阅用法示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreVectorStore

Cloud SQL for MySQL

使用 Cloud SQL for MySQL 的向量存储。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLVectorStore # 也提供 MySQLEngine

Cloud SQL for PostgreSQL

使用 Cloud SQL for PostgreSQL 的向量存储。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresVectorStore # 也提供 PostgresEngine

Vertex AI Vector Search

Google Cloud 的 Google Cloud Vertex AI Vector Search 原名 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。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-vertexai

请参阅用法示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStore

API Reference:VectorSearchVectorStore

使用 DataStore 后端

使用 Datastore 进行文档存储的向量搜索。

请参阅用法示例。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreDatastore

API Reference:VectorSearchVectorStoreDatastore

使用 GCS 后端

VectorSearchVectorStore 的别名，用于在 GCS 中存储文档/索引。

from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStoreGCS

API Reference:VectorSearchVectorStoreGCS

Retrievers

使用 Google Cloud 服务检索信息。

Vertex AI Search

使用 Vertex AI Search 构建支持生成式 AI 的搜索引擎。 Google Cloud 使开发者能够快速为客户和员工构建支持生成式 AI 的搜索引擎。

请参阅用法示例。

注意：GoogleVertexAISearchRetriever 已弃用。请使用 langchain-google-community 中的以下组件。

安装 google-cloud-discoveryengine 包以进行底层访问。

pip install google-cloud-discoveryengine langchain-google-community

VertexAIMultiTurnSearchRetriever

from langchain_google_community import VertexAIMultiTurnSearchRetriever

API Reference:VertexAIMultiTurnSearchRetriever

VertexAISearchRetriever

# 注意：示例代码显示了 VertexAIMultiTurnSearchRetriever，请确认 VertexAISearchRetriever 是否独立或相关。
# 假设它可能相关或原始内容有误：
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever # 如有需要，请验证类名

API Reference:VertexAISearchRetriever

VertexAISearchSummaryTool

from langchain_google_community import VertexAISearchSummaryTool

API Reference:VertexAISearchSummaryTool

Document AI Warehouse

使用 Document AI Warehouse 搜索、存储和管理文档。

注意：GoogleDocumentAIWarehouseRetriever（来自 langchain）已弃用。请使用 langchain-google-community 中的 DocumentAIWarehouseRetriever。

需要安装相关的 Document AI 包（请查看具体文档）。

pip install langchain-google-community # 如有需要，请添加特定的 docai 依赖项

from langchain_google_community.documentai_warehouse import DocumentAIWarehouseRetriever

API Reference:DocumentAIWarehouseRetriever

Tools

将代理与各种 Google 服务集成。

Text-to-Speech

Google Cloud Text-to-Speech 是一个 Google Cloud 服务，它使开发者能够 合成自然语音，拥有 100 多种语音，支持多种语言和变体。 它应用了 DeepMind 在 WaveNet 和 Google 强大的神经网络方面的突破性研究成果，以提供尽可能高的保真度。

安装所需的软件包：

pip install google-cloud-text-to-speech langchain-google-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_google_community import TextToSpeechTool

API Reference:TextToSpeechTool

Google Drive

用于与 Google Drive 交互的工具。

安装所需的软件包：

pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib langchain-googledrive

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_googledrive.utilities.google_drive import GoogleDriveAPIWrapper
from langchain_googledrive.tools.google_drive.tool import GoogleDriveSearchTool

Google Finance

查询金融数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_finance import GoogleFinanceQueryRun
from langchain_community.utilities.google_finance import GoogleFinanceAPIWrapper

API Reference:GoogleFinanceQueryRun | GoogleFinanceAPIWrapper

Google Jobs

查询职位列表。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_jobs import GoogleJobsQueryRun
# 注意：实用程序可能是共享的，例如列出了 GoogleFinanceAPIWrapper，请验证正确的实用程序
# from langchain_community.utilities.google_jobs import GoogleJobsAPIWrapper # 如果存在

API Reference:GoogleJobsQueryRun | GoogleJobsAPIWrapper

Google Lens

执行视觉搜索。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_lens import GoogleLensQueryRun
from langchain_community.utilities.google_lens import GoogleLensAPIWrapper

API Reference:GoogleLensQueryRun | GoogleLensAPIWrapper

Google Places

搜索地点信息。需要 googlemaps 包和 Google Maps API 密钥。

pip install googlemaps langchain # 需要基础 langchain

请参阅用法示例和授权说明。

# 注意：GooglePlacesTool 可能位于 langchain 或 langchain_community 中，具体取决于版本
from langchain.tools import GooglePlacesTool # 或 langchain_community.tools

API Reference:GooglePlacesTool

Google Scholar

搜索学术论文。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_scholar import GoogleScholarQueryRun
from langchain_community.utilities.google_scholar import GoogleScholarAPIWrapper

API Reference:GoogleScholarQueryRun | GoogleScholarAPIWrapper

Google Search

使用 Google 自定义搜索引擎 (CSE) 执行网络搜索。需要 GOOGLE_API_KEY 和 GOOGLE_CSE_ID。

安装 langchain-google-community：

pip install langchain-google-community

包装器：

from langchain_google_community import GoogleSearchAPIWrapper

API Reference:GoogleSearchAPIWrapper

工具：

from langchain_community.tools import GoogleSearchRun, GoogleSearchResults

API Reference:GoogleSearchRun | GoogleSearchResults

加载代理：

from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools
tools = load_tools(["google-search"])

API Reference:load_tools

请参阅详细的 Notebook。

Google Trends

查询 Google Trends 数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_trends import GoogleTrendsQueryRun
from langchain_community.utilities.google_trends import GoogleTrendsAPIWrapper

API Reference:GoogleTrendsQueryRun | GoogleTrendsAPIWrapper

Toolkits

用于特定 Google 服务的工具集合。

GMail

Google Gmail 是 Google 提供的免费电子邮件服务。 此工具包通过 Gmail API 处理电子邮件。

pip install langchain-google-community[gmail]

请参阅用法示例和授权说明。

# 加载整个工具包
from langchain_google_community import GmailToolkit

# 或使用单个工具
from langchain_google_community.gmail.create_draft import GmailCreateDraft
from langchain_google_community.gmail.get_message import GmailGetMessage
from langchain_google_community.gmail.get_thread import GmailGetThread
from langchain_google_community.gmail.search import GmailSearch
from langchain_google_community.gmail.send_message import GmailSendMessage

API Reference:GmailToolkit | GmailCreateDraft | GmailGetMessage | GmailGetThread | GmailSearch | GmailSendMessage

Memory

使用 Google Cloud 数据库存储对话历史。

AlloyDB for PostgreSQL

使用 AlloyDB 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-alloydb-pg

请参阅用法示例。

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBChatMessageHistory # 也提供 AlloyDBEngine

Cloud SQL for PostgreSQL

使用 Cloud SQL for PostgreSQL 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-pg

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresChatMessageHistory # 也提供 PostgresEngine

Cloud SQL for MySQL

使用 Cloud SQL for MySQL 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mysql

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLChatMessageHistory # 也提供 MySQLEngine

Cloud SQL for SQL Server

使用 Cloud SQL for SQL Server 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-cloud-sql-mssql

请参阅用法示例。

from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLChatMessageHistory # 也提供 MSSQLEngine

Spanner

使用 Cloud Spanner 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-spanner

请参阅用法示例。

from langchain_google_spanner import SpannerChatMessageHistory

Memorystore for Redis

使用 Memorystore for Redis 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-memorystore-redis

请参阅用法示例。

from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreChatMessageHistory

Bigtable

使用 Cloud Bigtable 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-bigtable

请参阅用法示例。

from langchain_google_bigtable import BigtableChatMessageHistory

Firestore (Native Mode)

使用 Firestore 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-firestore

请参阅用法示例。

from langchain_google_firestore import FirestoreChatMessageHistory

Firestore (Datastore Mode)

使用 Firestore in Datastore mode 进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-datastore

请参阅用法示例。

from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory

El Carro: The Oracle Operator for Kubernetes

使用通过 El Carro 运行的 Oracle 数据库进行聊天记忆。

安装 Python 包：

pip install langchain-google-el-carro

请参阅用法示例。

from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory

Callbacks

跟踪 LLM/Chat 模型的使用情况。

Vertex AI callback handler

跟踪 VertexAI 使用情况信息的 Callback Handler。

需要 langchain-google-vertexai。

from langchain_google_vertexai.callbacks import VertexAICallbackHandler

API Reference:VertexAICallbackHandler

Evaluators

使用 Vertex AI 评估模型输出。

需要 langchain-google-vertexai。

VertexPairWiseStringEvaluator

使用 Vertex AI 模型进行成对评估。

from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator

API Reference:VertexPairWiseStringEvaluator

VertexStringEvaluator

使用 Vertex AI 模型评估单个预测字符串。

# 注意：原始内容重复列出了 VertexPairWiseStringEvaluator。假定此类存在。
from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexStringEvaluator # 如有需要，请验证类名

API Reference:VertexStringEvaluator

Other Google Products

与核心 Cloud Platform 以外的各种 Google 服务集成。

Document Loaders

Google Drive

Google Drive 文件存储。目前支持 Google Docs。

使用 Drive 依赖项进行安装：

pip install langchain-google-community[drive]

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_google_community import GoogleDriveLoader

API Reference:GoogleDriveLoader

Vector Stores

ScaNN (Local Index)

Google ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) 是一个 Python 包。

ScaNN 是一种用于大规模高效向量相似性搜索的方法。

ScaNN 包括用于最大内积搜索的搜索空间剪枝和量化，并且还支持欧几里得距离等其他距离函数。该实现针对支持 AVX2 的 x86 处理器进行了优化。有关更多详细信息，请参阅其 Google Research github。

安装 scann 包：

pip install scann langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例。

from langchain_community.vectorstores import ScaNN

API Reference:ScaNN

Retrievers

Google Drive

从 Google Drive 检索文档。

安装所需的软件包：

pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib langchain-googledrive

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_googledrive.retrievers import GoogleDriveRetriever

Tools

Google Drive

用于与 Google Drive 交互的工具。

安装所需的软件包：

pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib langchain-googledrive

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_googledrive.utilities.google_drive import GoogleDriveAPIWrapper
from langchain_googledrive.tools.google_drive.tool import GoogleDriveSearchTool

Google Finance

查询金融数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_finance import GoogleFinanceQueryRun
from langchain_community.utilities.google_finance import GoogleFinanceAPIWrapper

API Reference:GoogleFinanceQueryRun | GoogleFinanceAPIWrapper

Google Jobs

查询职位列表。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_jobs import GoogleJobsQueryRun
# 注意：实用程序可能是共享的，例如列出了 GoogleFinanceAPIWrapper，请验证正确的实用程序
# from langchain_community.utilities.google_jobs import GoogleJobsAPIWrapper # 如果存在

API Reference:GoogleJobsQueryRun | GoogleJobsAPIWrapper

Google Lens

执行视觉搜索。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_lens import GoogleLensQueryRun
from langchain_community.utilities.google_lens import GoogleLensAPIWrapper

API Reference:GoogleLensQueryRun | GoogleLensAPIWrapper

Google Places

搜索地点信息。需要 googlemaps 包和 Google Maps API 密钥。

pip install googlemaps langchain # 需要基础 langchain

请参阅用法示例和授权说明。

# 注意：GooglePlacesTool 可能位于 langchain 或 langchain_community 中，具体取决于版本
from langchain.tools import GooglePlacesTool # 或 langchain_community.tools

API Reference:GooglePlacesTool

Google Scholar

搜索学术论文。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_scholar import GoogleScholarQueryRun
from langchain_community.utilities.google_scholar import GoogleScholarAPIWrapper

API Reference:GoogleScholarQueryRun | GoogleScholarAPIWrapper

Google Search

使用 Google 自定义搜索引擎 (CSE) 执行网络搜索。需要 GOOGLE_API_KEY 和 GOOGLE_CSE_ID。

安装 langchain-google-community：

pip install langchain-google-community

包装器：

from langchain_google_community import GoogleSearchAPIWrapper

API Reference:GoogleSearchAPIWrapper

工具：

from langchain_community.tools import GoogleSearchRun, GoogleSearchResults

API Reference:GoogleSearchRun | GoogleSearchResults

加载代理：

from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools
tools = load_tools(["google-search"])

API Reference:load_tools

请参阅详细的 Notebook。

Google Trends

查询 Google Trends 数据。需要 google-search-results 包和 SerpApi 密钥。

pip install google-search-results langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.tools.google_trends import GoogleTrendsQueryRun
from langchain_community.utilities.google_trends import GoogleTrendsAPIWrapper

API Reference:GoogleTrendsQueryRun | GoogleTrendsAPIWrapper

Toolkits

GMail

Google Gmail 是 Google 提供的免费电子邮件服务。 此工具包通过 Gmail API 处理电子邮件。

pip install langchain-google-community[gmail]

请参阅用法示例和授权说明。

# 加载整个工具包
from langchain_google_community import GmailToolkit

# 或使用单个工具
from langchain_google_community.gmail.create_draft import GmailCreateDraft
from langchain_google_community.gmail.get_message import GmailGetMessage
from langchain_google_community.gmail.get_thread import GmailGetThread
from langchain_google_community.gmail.search import GmailSearch
from langchain_google_community.gmail.send_message import GmailSendMessage

API Reference:GmailToolkit | GmailCreateDraft | GmailGetMessage | GmailGetThread | GmailSearch | GmailSendMessage

Chat Loaders

GMail

从 Gmail 线程加载聊天历史记录。

使用 GMail 依赖项进行安装：

pip install langchain-google-community[gmail]

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_google_community import GMailLoader

API Reference:GMailLoader

3rd Party Integrations

通过第三方 API 访问 Google 服务。

SearchApi

SearchApi 提供 Google 搜索、YouTube 等的 API 访问。需要 langchain-community。

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SearchApiAPIWrapper

API Reference:SearchApiAPIWrapper

SerpApi

SerpApi 提供 Google 搜索结果的 API 访问。需要 langchain-community。

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper

API Reference:SerpAPIWrapper

Serper.dev

Google Serper 提供 Google 搜索结果的 API 访问。需要 langchain-community。

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper

API Reference:GoogleSerperAPIWrapper

YouTube

YouTube Search Tool

在没有官方 API 的情况下搜索 YouTube 视频。需要 youtube_search 包。

pip install youtube_search langchain # 需要基础 langchain

请参阅用法示例。

# 注意：YouTubeSearchTool 可能位于 langchain 或 langchain_community
from langchain.tools import YouTubeSearchTool # 或 langchain_community.tools

API Reference:YouTubeSearchTool

YouTube Audio Loader

下载 YouTube 视频的音频。需要 yt_dlp、pydub、librosa。

pip install yt_dlp pydub librosa langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例和授权说明。

from langchain_community.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
# 常与 whisper 解析器一起使用：
# from langchain_community.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser, OpenAIWhisperParserLocal

API Reference:YoutubeAudioLoader | OpenAIWhisperParser

YouTube Transcripts Loader

加载视频字幕。需要 youtube-transcript-api。

pip install youtube-transcript-api langchain-community # 需要 langchain-community

请参阅用法示例。

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader

API Reference:YoutubeLoader