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Langdock unterstützt zwei Wege, Gemini-Modelle zu verbinden:
  • Google Vertex AI — Verwendet Service-Account-Anmeldedaten. Ideal für Enterprise-Setups mit GCP-Infrastruktur.
  • Google AI Studio — Verwendet einen einfachen API-Schlüssel. Einfacher einzurichten.

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Option 1: Google Vertex AI

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Google Cloud Einrichtung

  1. Aktiviere die Vertex AI API in deiner Google Cloud Platform.
  2. Gehe zu “Service Accounts” in den Google Cloud Console IAM-Einstellungen
Gehe zu "Service Accounts" in der Seitenleiste
  1. Klicke auf “Service-Konto erstellen”
  2. Gib dem Service-Konto einen Namen
Gib dem Service-Konto einen Namen
  1. Weise die Rolle “Vertex AI User” zu
Weise die Rolle "Vertex AI User" zu
  1. Erstelle das Service-Konto.
Erstelle das Service-Konto
  1. Du wirst zur Service-Konto-Übersicht zurückgebracht.
Bild der Service-Konto-Übersicht
  1. Klicke auf der Übersichtsseite auf “Schlüssel verwalten”
Klicke auf "Manage keys" bei den drei Punkten des Service-Kontos
  1. Erstelle einen neuen JSON-Schlüssel
Wähle "Create new key" aus dem Dropdown
  1. Lade die JSON-Datei herunter und öffne sie
Lade den Schlüssel herunter und öffne die JSON-Datei

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Langdock-Einrichtung

  1. Gehe zu den Modelleinstellungen und klicke auf Modell hinzufügen
  2. Konfiguriere die Anzeigeeinstellungen (Anbieter: Google, Hosting-Anbieter: Google Vertex, usw.)
  3. Wähle in der Modellkonfiguration Google Vertex als SDK
  4. Konfiguriere den Modell-Schlüssel:
Wenn du das Google Vertex SDK auswählst, benennt die Oberfläche die Felder um: “Base URL” wird zu Service Account Email und “API Key” wird zu Service Account Private Key.
  • Service Account Email: Füge den client_email-Wert aus deiner JSON-Schlüsseldatei ein (z.B. my-sa@my-project.iam.gserviceaccount.com)
  • Service Account Private Key: Füge den private_key-Wert aus deiner JSON-Schlüsseldatei ein (einschließlich -----BEGIN PRIVATE KEY----- und -----END PRIVATE KEY-----)
  • Region: Deine Vertex AI Region (z.B. europe-west3, us-central1). Dies bestimmt, welcher Vertex AI Endpoint verwendet wird.
  1. Setze die Modell-ID aus dem Vertex-Portal (z.B. gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro)
  2. Klicke auf Speichern und teste das Modell
Die GCP-Projekt-ID wird automatisch aus deiner Service-Account-E-Mail extrahiert — du musst sie nicht separat eingeben.

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Option 2: Google AI Studio

Für eine einfachere Einrichtung ohne GCP-Infrastruktur:
  1. Hole dir einen API-Schlüssel von Google AI Studio
  2. Klicke in Langdock auf Modell hinzufügen und wähle Google AI Studio als SDK
  3. Füge deinen API-Schlüssel ein und setze die Modell-ID
  4. Klicke auf Speichern und teste das Modell

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Imagen (Bildgenerierung)

Um Google Imagen für die Bildgenerierung einzurichten, folge der Vertex AI Einrichtung oben, aber verwende die Imagen Modell-ID (z.B. imagen-4.0-generate-001). Der Modelltyp sollte auf Image Generation statt Completion gesetzt werden.