Vertex AI
业务组件 将与第三方服务集成的提供商专属组件归为一组，供 SkillFlaw 使用。
本页介绍 Vertex AI 业务组件中的可用组件。
有关 Vertex AI 组件所用 Vertex AI 特性和功能的更多信息，请参阅 Vertex AI 文档。
如需了解其他 Google 组件，请参阅 Google 业务组件。
Vertex AI 文本生成
Vertex AI 组件使用 Google Vertex AI 模型生成文本，包括 Gemini 1.5、2.0、2.5 和 3.0 系列。最新的 Gemini 3.0 模型（gemini-3-pro-preview、gemini-3-flash-preview 和 gemini-3-pro-image-preview）提供了高级推理和多模态能力。
它既可以输出 Model Response（Message），也可以输出 Language Model（LanguageModel）。
当你希望将 Vertex AI 模型用作其他由 LLM 驱动组件的 LLM 时，请使用 Language Model 输出，例如 Agent 或 Smart Transform 组件。
更多信息请参阅语言模型组件。
Vertex AI 文本生成参数
有些参数在可视化编辑器中默认处于隐藏状态。 你可以通过组件标题栏菜单中的 控件 来修改全部参数。
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
| credentials | File | 输入参数。JSON 凭据文件。留空时回退到环境变量。文件类型：JSON。更多信息请参阅为 Vertex AI 身份验证创建服务账号。 |
| model_name | String | 输入参数。要使用的 Vertex AI 模型名称，例如 "gemini-1.5-pro" 或 "gemini-3-pro-preview"。默认值："gemini-1.5-pro"。 |
| project | String | 输入参数。项目 ID。 |
| location | String | 输入参数。Vertex AI API 的位置。默认值："us-central1"。 |
| max_output_tokens | Integer | 输入参数。要生成的最大 token 数。 |
| max_retries | Integer | 输入参数。API 调用的最大重试次数。默认值：1。 |
| temperature | Float | 输入参数。控制输出的随机性。默认值：0.0。 |
| top_k | Integer | 输入参数。top-k 过滤时保留的最高概率词汇 token 数量。 |
| top_p | Float | 输入参数。用于 nucleus sampling 时保留的最高概率词汇 token 的累计概率。默认值：0.95。 |
| verbose | Boolean | 输入参数。是否打印详细输出。默认值：false。 |
有关 Vertex AI 文本生 成参数的更多信息，请参阅 Vertex AI 内容生成参数文档。
Vertex AI 嵌入
Vertex AI Embeddings 组件是 Google Vertex AI Embeddings API 的封装，用于生成嵌入向量。
有关在流程中使用嵌入模型组件的更多信息，请参阅嵌入模型组件。
Vertex AI 嵌入参数
有些参数在可视化编辑器中默认处于隐藏状态。 你可以通过组件标题栏菜单中的 控件 来修改全部参数。
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
| credentials | Credentials | 输入参数。JSON 凭据文件。留空时回退到环境变量。文件类型：JSON。更多信息请参阅为 Vertex AI 身份验证创建服务账号。 |
| location | String | 输入参数。发起 API 调用时使用的默认位置。默认值：us-central1。 |
| max_output_tokens | Integer | 输入参数。token 限制决定单个 prompt 可产生的最大文本输出量。默认值：128。 |
| model_name | String | 输入参数。Vertex AI 大语言模型的名称。默认值：text-bison。 |
| project | String | 输入参数。发起 Vertex API 调用时使用的默认 GCP 项目。 |
| request_parallelism | Integer | 输入参数。对 Vertex AI 模型发起请求时允许的并行度。默认值：5。 |
| temperature | Float | 输入参数。调节文本生成的随机程度。应为非负值。默认值：0。 |
| top_k | Integer | 输入参数。模型选择输出 token 的方式。下一个 token 从前 k 个 token 中选取。默认值：40。 |
| top_p | Float | 输入参数。token 按概率从高到低选取，直到其概率总和超过 top p 值。默认值：0.95。 |
| tuned_model_name | String | 输入参数。调优模型的名称。如果提供，则忽略 model_name。 |
| verbose | Boolean | 输入参数。此参数控制输出的详细程度。设为 true 时，会打印链路的内部状态以帮助调试。默认值：false。 |
| embeddings | Embeddings | 输出参数。用于通过 Vertex AI 生成嵌入向量的实例。 |
为 Vertex AI 身份验证创建服务账号
Vertex AI Embeddings 和 Vertex AI 组件使用服务账号 JSON 文件通过 Google Vertex AI API 进行身份验证。
这些组件要求你在 Credentials 参数（credentials）中提供服务账号 JSON 文件。
你既可以直接在组件设置中提供该文件，也可以使用 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量 引用 JSON 文件路径。
以下步骤说明了如何为 SkillFlaw 创建服务账号、创建服务账号 JSON 密钥文件，然后在 SkillFlaw 中使用该 JSON 密钥文件：
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如果你尚未完成此操作，请先在 Google Cloud 项目中启用 Vertex AI API。
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在你的 Google Cloud 项目中创建一个服务账号。
建议你为 Vertex AI 创建自定义服务账号，因为 SkillFlaw 会使用该账号访问 Vertex AI API。
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为该 服务账号分配 Vertex AI Service Agent 角色。
该角色允许 SkillFlaw 访问 Vertex AI 资源。 更多信息请参阅 使用 IAM 控制 Vertex AI 访问权限。
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为你的 SkillFlaw Vertex AI 服务账号创建 JSON 格式的服务账号密钥。
单击 Create 后，将下载 JSON 密钥文件。
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在 SkillFlaw 中，创建或打开一个包含 Vertex AI 或 Vertex AI Embeddings 组件的流程。
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在组件的 Credentials 字段中，执行以下任一操作：
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直接选择你的服务账号 JSON 文件。
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如果你希望从环境变量读取密钥文件，请将 Credentials 字段留空。 然后，你必须在相对于 SkillFlaw 实例的某个位置设置
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量，并将其值指向你的 JSON 文件路径。 例如，你可以在终端、SkillFlaw.env文件中，或在运行 SkillFlaw 服务器或应用的环境中设置该环境变量。
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运行你的流程，验证 SkillFlaw 是否能够成功使用该服务账号凭据。
例如，在包含 Chat Input、Chat Output 和 Vertex AI 组件的流程中，你可以打开 Playground 并尝试与 LLM 对话。 如果 LLM 有响应，则说明凭据已配置正确。