Google 통합

Google 통합 (Google integrations)

LangChain Python에서 Google과 연동하는 방법을 다뤄요. 이 페이지는 Google Gemini, Google Cloud, 그리고 기타 Google 제품(Google Maps, YouTube 등)과의 모든 LangChain 통합을 다뤄요.

출처: 공식문서

통합 SDK & 패키지 통합: langchain-google-genai 4.0.0부터 이 패키지는 통합된 google-genai SDK를 사용하며 Gemini Developer API와 Gemini Enterprise Agent Platform 백엔드를 모두 지원해요. langchain-google-vertexai 패키지는 Gemini Enterprise Agent Platform 전용 기능(Model Garden, Vector Search, 평가 서비스 등)을 위해 계속 지원돼요. 공지 및 마이그레이션 가이드를 읽어보세요.

어떤 패키지를 써야 할지 헷갈린다면 정리하면:

Google Generative AI (Gemini API & Gemini Enterprise Agent Platform): Gemini Developer API 또는 **Gemini Enterprise Agent Platform**을 통해 Google Gemini 모델에 접근해요. 백엔드는 구성에 따라 자동 선택돼요. — Gemini Developer API: API 키만으로 빠르게 설정, 개인 개발자·빠른 프로토타이핑에 적합. Gemini Enterprise Agent Platform: Google Cloud 통합을 갖춘 엔터프라이즈 기능(GCP 프로젝트 필요). chat 모델·LLM·임베딩에는 langchain-google-genai 패키지를 사용해요.
Google Cloud (Gemini Enterprise Agent Platform 서비스): Gemini 모델 외의 플랫폼 전용 서비스(Model Garden의 Llama·Mistral·Anthropic, 평가 서비스, 특수 비전 모델)에 접근해요. 플랫폼 서비스에는 langchain-google-vertexai를, DB·스토리지 같은 다른 클라우드 서비스에는 langchain-google-community, langchain-google-cloud-sql-pg 같은 전용 패키지를 사용해요.

차이점에 대한 자세한 내용은 Google의 Gemini API에서 Gemini Enterprise Agent Platform으로 마이그레이션 가이드를 참고해요.

Google Generative AI

통합된 langchain-google-genai 패키지로 Gemini Developer API 또는 Gemini Enterprise Agent Platform을 통해 Google Gemini 모델에 접근해요.

Chat models

ChatGoogleGenerativeAI — Gemini Developer API 또는 Gemini Enterprise Agent Platform을 통한 Google Gemini chat 모델. 시작하기

LLMs

GoogleGenerativeAI — (레거시) LLM 텍스트 완성 인터페이스로 Gemini 모델 사용. 시작하기

Embedding models

GoogleGenerativeAIEmbeddings — Gemini Developer API 또는 Gemini Enterprise Agent Platform을 통한 Gemini 임베딩 모델. 시작하기

Google Cloud

Model Garden(Llama, Mistral, Anthropic), Vector Search, 평가 서비스, 특수 비전 모델을 포함한 Gemini Enterprise Agent Platform 전용 서비스에 접근해요.

Gemini 모델은 langchain-google-genai의 ChatGoogleGenerativeAI를 사용해요. 아래 클래스들은 통합 SDK에 없는 Gemini Enterprise Agent Platform 서비스에 초점을 맞춰요.

Chat models

ChatAnthropicVertex — Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden의 Anthropic. 시작하기

아래는 Gemini Enterprise Agent Platform 전용 chat 모델이에요.

ChatVertexAI — (deprecated) Gemini 모델에는 ChatGoogleGenerativeAI를 사용하세요.
```
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
```

VertexModelGardenLlama — Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden의 Llama.

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.llama import VertexModelGardenLlama

VertexModelGardenMistral — Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden의 Mistral.

from langchain_google_vertexai.model_garden_maas.mistral import VertexModelGardenMistral

GemmaChatLocalHF — HuggingFace에서 로드한 로컬 Gemma 모델.
```
from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalHF
```
GemmaChatLocalKaggle — Kaggle에서 로드한 로컬 Gemma 모델.
```
from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatLocalKaggle
```
GemmaChatVertexAIModelGarden — Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden의 Gemma.
```
from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaChatVertexAIModelGarden
```
VertexAIImageCaptioningChat — chat 인터페이스로 제공되는 이미지 캡셔닝 모델.
```
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioningChat
```
VertexAIImageEditorChat — 프롬프트로 이미지 편집. 현재 마스크 없는 편집만 지원.
```
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageEditorChat
```

VertexAIImageGeneratorChat — 프롬프트로 이미지 생성.

from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageGeneratorChat

VertexAIVisualQnAChat — chat 인터페이스로 제공되는 시각 질의응답 모델.
```
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIVisualQnAChat
```

LLMs

(레거시) string-in, string-out LLM 인터페이스예요.

VertexAIModelGarden — Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden의 수백 개 OSS 모델. 시작하기

아래는 Gemini Enterprise Agent Platform 전용 LLM이에요.

VertexAI — (deprecated) Gemini 모델에는 GoogleGenerativeAI를 사용하세요.
```
from langchain_google_vertexai import VertexAI
```

GemmaLocalHF — HuggingFace에서 로드한 로컬 Gemma.

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalHF

GemmaLocalKaggle — Kaggle에서 로드한 로컬 Gemma.

from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaLocalKaggle

GemmaVertexAIModelGarden — Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden의 Gemma.
```
from langchain_google_vertexai.gemma import GemmaVertexAIModelGarden
```
VertexAIImageCaptioning — LLM 인터페이스로 제공되는 이미지 캡셔닝 모델.
```
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageCaptioning
```

Embedding models

VertexAIEmbeddings — (deprecated) GoogleGenerativeAIEmbeddings를 사용하세요.
```
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
```

Document loaders

Google Cloud 데이터베이스·서비스에서 문서를 로드할 수 있어요. [시작하기] 링크 포함:

AlloyDB for PostgreSQL — Google Cloud의 PostgreSQL 호환 DB. 시작하기
BigQuery — 서버리스 데이터 웨어하우스. 시작하기
Bigtable — 정형·반정형 데이터용 키-값·와이드컬럼 스토어. 시작하기
Cloud SQL for MySQL — 관리형 MySQL DB. 시작하기
Cloud SQL for SQL Server — 관리형 SQL Server DB. 시작하기
Cloud SQL for PostgreSQL — 관리형 PostgreSQL DB. 시작하기
Cloud Storage (directory) — GCS 버킷 디렉토리에서 문서 로드. 시작하기
Cloud Storage (file) — GCS에서 단일 문서 로드. 시작하기
El Carro for Oracle Workloads — El Carro의 Kubernetes상 Oracle DB. 시작하기
Firestore (Native Mode) — NoSQL 문서 DB. 시작하기
Firestore (Datastore Mode) — Datastore 모드의 Firestore. 시작하기
Memorystore for Redis — 관리형 Redis 서비스. 시작하기
Spanner — 전 세계 분산 관계형 DB. 시작하기
Speech-to-Text — 오디오 파일 전사. 시작하기

CloudVisionLoader — Google Cloud Vision API로 데이터 로드.

from langchain_google_community.vision import CloudVisionLoader

Document transformers

Document AI — 비정형 문서에서 구조화 데이터 추출. 시작하기
Google Translate — Cloud Translation API로 텍스트·HTML 번역. 시작하기

Vector stores

Google Cloud DB와 Gemini Enterprise Agent Platform의 Vector Search로 벡터를 저장·검색해요.

AlloyDB for PostgreSQL — AlloyDB의 PostgreSQL 호환 벡터 스토어. 시작하기
BigQuery Vector Search — 벡터 인덱스로 GoogleSQL을 사용한 시맨틱 검색. 시작하기
Memorystore for Redis — Memorystore for Redis의 벡터 스토어. 시작하기
Spanner — Cloud Spanner의 벡터 스토어. 시작하기
Bigtable — Cloud Bigtable의 벡터 스토어. 시작하기
Firestore (Native Mode) — Firestore의 벡터 스토어. 시작하기
Cloud SQL for MySQL — Cloud SQL for MySQL의 벡터 스토어. 시작하기
Cloud SQL for PostgreSQL — Cloud SQL for PostgreSQL의 벡터 스토어. 시작하기
Vector Search on Gemini Enterprise Agent Platform — 예전 Vertex AI Matching Engine. 저지연 벡터 DB를 제공해요. 이 벡터 DB는 보통 벡터 유사도 매칭 또는 approximate nearest neighbor(ANN) 서비스로 불려요. 시작하기
Vector Search on Gemini Enterprise Agent Platform + Datastore — 문서 저장을 위한 Datastore를 갖춘 벡터 검색. 시작하기

Retrievers

Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform — Agent Search를 통한 생성형 AI 기반 검색. 시작하기
Document AI Warehouse — Document AI Warehouse로 문서 검색·저장·관리. 시작하기

from langchain_google_community import VertexAIMultiTurnSearchRetriever
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever
from langchain_google_community import VertexAISearchSummaryTool

Tools

에이전트를 다양한 Google Cloud 서비스와 연동해요.

Text-to-Speech — 100+ 목소리로 자연스러운 음성 합성. 시작하기

Callbacks

LLM/Chat 모델 사용량을 추적해요.

Gemini Enterprise Agent Platform callback handler — VertexAI 사용량 정보 추적.
```
from langchain_google_vertexai.callbacks import VertexAICallbackHandler
```

Google BigQuery — 자세한 내용은 문서 참고.

from langchain_google_community.callbacks.bigquery_callback import BigQueryCallbackHandler

Evaluators

Gemini Enterprise Agent Platform으로 모델 출력을 평가해요.

VertexPairWiseStringEvaluator — Gemini Enterprise Agent Platform 모델을 사용한 쌍별 평가.
```
from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexPairWiseStringEvaluator
```
VertexStringEvaluator — Gemini Enterprise Agent Platform 모델을 사용한 단일 예측 평가.
```
from langchain_google_vertexai.evaluators.evaluation import VertexStringEvaluator
```

기타 Google 제품 (Other Google products)

핵심 Cloud Platform 외 다양한 Google 서비스와의 통합이에요.

Document loaders

Google Drive — Google Drive에서 파일 로드. 현재 Google Docs 지원. 시작하기

Retrievers

Google Drive — Google Drive에서 문서 검색. 시작하기

Tools

Google Search — Google Custom Search Engine(CSE)을 통한 웹 검색. 시작하기
Google Drive — Google Drive와 상호작용. 시작하기

MCP

MCP Toolbox — Cloud SQL, AlloyDB를 포함한 데이터베이스에 연결. 시작하기

Toolkits

Gmail — Gmail API로 이메일 생성·검색·전송. 시작하기

서드파티 통합 (3rd party integrations)

비공식 서드파티 API로 Google 서비스에 접근해요.

Search

cloro — AI Overview 지원하는 Google Search 결과. 시작하기

더 알아보기 (Learn more)

Gemini Developer API 문서 — Gemini API 사용법
Gemini Enterprise Agent Platform — 엔터프라이즈 플랫폼
통합 목록 — 모든 LangChain 통합