# Google VertexAI

## Prerequisitos

1. [Inicia tu GCP](https://cloud.google.com/docs/get-started)
2. Instala el [Google Cloud CLI](https://cloud.google.com/sdk/docs/install-sdk)

## Configuración

### Habilitar la API de Vertex AI

1. Ve a Vertex AI en GCP y haz clic en **"ENABLE ALL RECOMMENDED API"**

<figure><img src="/files/QtWsbLyG1eZxBjYMSd90" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

## Crear archivo de credenciales *(Opcional)*

Hay 2 formas de crear el archivo de credenciales

### No. 1: Usar GCP CLI

1. Abre la terminal y ejecuta el siguiente comando

```bash
gcloud auth application-default login
```

2. Inicia sesión en tu cuenta de GCP
3. Verifica tu archivo de credenciales. Puedes encontrar tu archivo de credenciales en `~/.config/gcloud/application_default_credentials.json`

### No. 2: Usar la consola de GCP

1. Ve a la consola de GCP y haz clic en **"CREATE CREDENTIALS"**

<figure><img src="/files/DJv7YxjH60zePctU6YnC" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

2. Crea una cuenta de servicio

<figure><img src="/files/MgB1U1ENtqhTyn3vy5mb" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

3. Completa el formulario de detalles de la cuenta de servicio y haz clic en **"CREATE AND CONTINUE"**
4. Selecciona el rol apropiado (por ejemplo, Vertex AI User) y haz clic en **"DONE"**

<figure><img src="/files/yYiuYvYcNEUyCb5Z6cQU" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

5. Haz clic en la cuenta de servicio que creaste y haz clic en **"ADD KEY" -> "Create new key"**

<figure><img src="/files/fSbJMKV7DtC1o37W0UZ9" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

6. Selecciona JSON y haz clic en **"CREATE"**, luego podrás descargar tu archivo de credenciales

<figure><img src="/files/HiaeloMbMEODGEB0WkzE" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

## Flowise

<figure><img src="/files/BPWDOtgex7aNobUMcBba" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Sin archivo de credenciales

Si estás usando un servicio de GCP como Cloud Run, o si has instalado credenciales predeterminadas en tu máquina local, no necesitas configurar esta credencial.

### Con archivo de credenciales

1. Ve a la página de Credenciales en Flowise y haz clic en **"Add credential"**
2. Haz clic en Google Vertex Auth

<figure><img src="/files/DiE1WZQXUlrYOBdU1nQT" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

3. Registra tu archivo de credenciales. Hay 2 formas de registrar tu archivo de credenciales.

<figure><img src="/files/0hjHp634KhxEm18Ktxqy" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

* **Opción 1: Ingresa la ruta de tu archivo de credenciales**
  * Si tienes el archivo de credenciales en tu máquina, puedes ingresar la ruta en `Google Application Credential File Path`
* **Opción 2: Pega el texto de tu archivo de credenciales**
  * O puedes copiar todo el texto del archivo de credenciales y pegarlo en `Google Credential JSON Object`

4. Finalmente, haz clic en el botón "Add".
5. **🎉**¡Ahora puedes usar ChatGoogleVertexAI con las credenciales en Flowise!

### Recursos

* [LangChain JS GoogleVertexAI](https://js.langchain.com/docs/api/llms_googlevertexai/classes/GoogleVertexAI)
* [Descripción general de las cuentas de servicio de Google](https://cloud.google.com/iam/docs/service-account-overview?)
* [Prueba Google Vertex AI Palm 2 con Flowise: Sin codificación para aprovechar la intuición](https://tech.beatrust.com/entry/2023/08/22/Try_Google_Vertex_AI_Palm_2_with_Flowise%3A_Without_Coding_to_Leverage_Intuition)


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.flowiseai.com/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/chat-models/google-vertexai.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.