ChatVertexAI 集成

使用 LangChain Python 集成 ChatVertexAI 对话模型。

已弃用

此集成已弃用，将在未来版本中移除。请改用 ChatGoogleGenerativeAI。详见完整 发布说明和迁移指南。

Gemini企业智能体平台提供Google Cloud中所有基础模型，如 gemini-3.1-pro-preview、 gemini-3.7-flash 等。完整且更新的可用模型列表请访问 Gemini企业智能体平台文档。

Gemini企业智能体平台 vs. Gemini API

Gemini企业智能体平台集成与 Google Gemini API 独立。本页面展示通过Google Cloud Platform（GCP）提供的Gemini企业版本。

API参考

所有功能及配置选项的详细文档请访问 @[ChatVertexAI] API参考。

概述

集成详情

类别	包名	可序列化	JS支持	下载量	版本
@[ChatVertexAI]	@[langchain-google-vertexai]	beta	✅

模型特性

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使用量	对数概率
✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

安装

访问Gemini企业智能体平台模型需创建Google Cloud Platform账户、配置凭据并安装 langchain-google-vertexai 集成包。

凭据

使用集成需满足以下条件之一：

• 环境已配置凭据（gcloud、工作负载身份等）
• 将服务账户JSON文件路径存储为 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量

本代码库使用 google.auth 库，优先查找上述应用凭据变量，再查找系统级认证。

更多详情请参考 google.auth API参考。

为启用模型调用自动追踪，设置 LangSmith API密钥：

os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装

LangChain Gemini企业智能体平台集成位于 langchain-google-vertexai 包：

pip install -qU langchain-google-vertexai

初始化

现在可以实例化模型对象并生成对话补全：

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(
    model="gemini-3.7-flash",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    max_retries=6,
    stop=None,
    # other params...
)

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.

内置工具

Gemini支持多种服务器端执行的工具。

Google搜索

需 langchain-google-vertexai>=2.0.11

Gemini可执行Google搜索并基于结果 增强响应：

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-3.7-flash").bind_tools([{"google_search": {}}])

response = llm.invoke("What is today's news?")

代码执行

需 langchain-google-vertexai>=2.0.25

Gemini可 生成并执行Python代码：

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-3.7-flash").bind_tools([{"code_execution": {}}])

response = llm.invoke("What is 3^3?")

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API参考

所有功能及配置选项的详细文档请访问 @[ChatVertexAI] API参考。

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官方原文：src/oss/python/integrations/chat/google_vertex_ai.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。