এই নির্দেশিকায় আপনি শিখবেন কীভাবে Google AI Studio ড্যাশবোর্ডে Gemini API ব্যবহারের লগ দেখতে হয়, যাতে মডেলের আচরণ এবং ব্যবহারকারীরা আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে তা আরও ভালোভাবে বোঝা যায়। লগিং ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণ করুন, ডিবাগ করুন এবং ঐচ্ছিকভাবে Google-এর সাথে ব্যবহারের প্রতিক্রিয়া শেয়ার করুন, যা ডেভেলপারদের বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে Gemini-কে উন্নত করতে সাহায্য করবে ।
ম্যানেজড এজেন্ট ব্যতীত সমস্ত GenerateContent , BatchGenerateContent , StreamGenerateContent API কল এবং Interactions API কল সমর্থিত। এর মধ্যে OpenAI কম্প্যাটিবিলিটি এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে করা কলগুলোও অন্তর্ভুক্ত।
দ্রষ্টব্য: জেমিনি এপিআই লগ সংরক্ষণের সুবিধা শুধুমাত্র জেমিনি এপিআই পেইড টায়ারের অন্তর্ভুক্ত প্রোজেক্টগুলোর জন্যই উপলব্ধ।
প্রজেক্ট লগিং কনফিগার করুন
ডিফল্টরূপে, সার্ভার-সাইড স্টেট ম্যানেজমেন্ট ফিচারগুলোর ব্যবহার সহজ করার জন্য এপিআই সমস্ত ইন্টারঅ্যাকশন অবজেক্ট ( store=true ) সংরক্ষণ করে। এর বিপরীতে, জেনারেট কন্টেন্ট এপিআই ডিফল্টরূপে কোনো রিকোয়েস্ট সংরক্ষণ করে না এবং এআই স্টুডিও থেকে প্রতি-রিকোয়েস্ট ভিত্তিতে অথবা প্রোজেক্ট-স্তরে স্টোরেজ সক্রিয় করার প্রয়োজন হয়।
Google AI Studio- তে আপনি সমস্ত প্রোজেক্ট বা নির্দিষ্ট প্রোজেক্টের জন্য লগিং চালু বা বন্ধ করতে পারেন এবং Logs and Datasets পৃষ্ঠার Settings প্যানেল থেকে যেকোনো সময় এই পছন্দগুলি পরিবর্তন করতে পারেন। একটি প্রোজেক্টের ডিফল্ট স্টোরেজ আচরণ পরিবর্তন করার জন্য generateContent API এবং Interactions API-এর জন্য আলাদাভাবে লগিং চালু বা বন্ধ করা যায়।
অনুরোধ-স্তরের লগিং
API ভেদে স্টোরেজ এবং লগিং-এর আচরণ ভিন্ন হয়:
- ইন্টারঅ্যাকশন এপিআই : সার্ভার-সাইড স্টেট ম্যানেজমেন্ট সহজ করার জন্য ডিফল্টরূপে রিকোয়েস্ট সংরক্ষণ করে (
store=true)। - কন্টেন্ট তৈরি করার এপিআই (
generateContent): ডিফল্টরূপে অনুরোধ সংরক্ষণ করে না (store=false)।
যেভাবে আপনি store প্রপার্টি সেট করতে পারেন তা এখানে দেওয়া হলো:
generateContent API
পাইথন
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model='gemini-3.5-flash',
contents='Explain quantum entanglement in simple terms.',
config={'store': False} # Set to True to enable logging of this request
)
print(response.text)
জাভাস্ক্রিপ্ট
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const client = new GoogleGenAI({});
const response = await client.models.generateContent({
model: 'gemini-3.5-flash',
contents: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
config: {
store: false // Set to true to enable logging of this request
}
});
console.log(response.text);
ইন্টারঅ্যাকশন এপিআই
পাইথন
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="Explain quantum entanglement in simple terms.",
store=True # Set to False to disable logging of this request
)
print(interaction.outputs[-1].text)
জাভাস্ক্রিপ্ট
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'gemini-3.5-flash',
input: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
store: true // Set to false to disable logging of this request
});
console.log(interaction.outputs[interaction.outputs.length - 1].text);
AI Studio-তে প্রজেক্ট লগ দেখুন
- AI Studio- এর লগস পৃষ্ঠায় যান।
- ড্রপ-ডাউন থেকে একটি প্রজেক্ট নির্বাচন করুন।
- ইন্টারঅ্যাকশনস এপিআই-এর ক্ষেত্রে লগগুলো বিদ্যমান থাকলে, সেগুলো টেবিলে বিপরীত কালানুক্রমিক ক্রমে প্রদর্শিত হবে।
- Generate Content API-এর প্রোজেক্ট লগ পর্যবেক্ষণ করতে, প্রথমে সেটিংস প্যানেলে এটি সক্রিয় করুন।
পেলোডের প্রিভিউ দেখতে একটি এন্ট্রিতে ক্লিক করুন। আপনি জেমিনি থেকে সম্পূর্ণ প্রম্পট ও রেসপন্স এবং পূর্ববর্তী টার্নগুলোর কনটেক্সট খতিয়ে দেখতে পারেন। ইন্টারঅ্যাকশনস এপিআই রিকোয়েস্টের ক্ষেত্রে, লগগুলোতে previous_interaction_id এর একটি সরাসরি লিঙ্কও অন্তর্ভুক্ত থাকে।
প্রজেক্ট স্টোরেজ রিটেনশন কনফিগার করুন
লগগুলো ডিফল্টভাবে ৫৫ দিন পর্যন্ত সংরক্ষিত থাকার পর মেয়াদোত্তীর্ণ হয়ে যাবে এবং মুছে ফেলার জন্য চিহ্নিত হবে (যদি না সেগুলো কোনো ডেটাসেটে সংরক্ষিত থাকে , যার কোনো মেয়াদ শেষ হয় না)। আপনি একটি প্রোজেক্টের লগগুলোর সংরক্ষণের সময়সীমা সর্বোচ্চ ৭, ১৪, ২৮ বা ৫৫ দিন পর্যন্ত নির্ধারণ করতে পারেন।
ডেটাসেট তৈরি করুন এবং শেয়ার করুন
লগগুলোকে আরও কার্যকরভাবে সংগঠিত ও রপ্তানি করার জন্য আপনি সেগুলোকে ডেটাসেটে সংরক্ষণ করতে পারেন।
- লগস পৃষ্ঠা থেকে, ফিল্টার করার জন্য একটি প্রপার্টি নির্বাচন করতে উপরের ফিল্টার বারটি খুঁজুন।
- আপনার ফিল্টার করা ভিউ থেকে, সমস্ত অথবা নির্দিষ্ট লগ নির্বাচন করতে চেকবক্সগুলো ব্যবহার করুন।
- তালিকার শীর্ষে প্রদর্শিত 'ডেটা সেট তৈরি করুন ' বোতামটিতে ক্লিক করুন।
- আপনার নতুন ডেটাসেটটির একটি নাম এবং ঐচ্ছিক বিবরণ দিন।
- আপনি এইমাত্র তৈরি করা ডেটাসেটটি দেখতে পাবেন, যেখানে বাছাই করা লগগুলো থাকবে।
- পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য আপনার ডেটাসেটটি CSV, JSONL ফাইল বা গুগল শিটসে এক্সপোর্ট করুন।
ডেটা সেট বিভিন্ন ক্ষেত্রে সহায়ক হতে পারে।
- চ্যালেঞ্জের সেট তৈরি করুন: ভবিষ্যতের উন্নতির জন্য এমন ক্ষেত্রগুলোকে লক্ষ্য করুন যেখানে আপনি আপনার এআই-এর উন্নতি চান।
- স্যাম্পল সেট তৈরি করুন: উদাহরণস্বরূপ, অন্য কোনো মডেল থেকে প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য বাস্তব ব্যবহার থেকে নেওয়া একটি স্যাম্পল, অথবা ডেপ্লয়মেন্টের আগে নিয়মিত যাচাইয়ের জন্য কিছু ব্যতিক্রমী পরিস্থিতির (edge cases) একটি সংগ্রহ।
- মূল্যায়ন সেট: গুরুত্বপূর্ণ সক্ষমতাগুলোর ক্ষেত্রে বাস্তব ব্যবহারের প্রতিনিধিত্বকারী সেট, যা অন্যান্য মডেল বা সিস্টেম নির্দেশনার পুনরাবৃত্তির সাথে তুলনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
আপনি আপনার ডেটাসেটগুলোকে প্রদর্শনী উদাহরণ হিসেবে গুগলের সাথে শেয়ার করার মাধ্যমে জেমিনির গবেষণা ও উন্নয়নে অবদান রাখতে পারেন।
সীমাবদ্ধতা
নিম্নলিখিতগুলির জন্য বর্তমানে লগিং সমর্থিত নয়:
- ইমেজেন এবং ভিও মডেল
- জেমিনি এমবেডিং মডেল
- জেমিনি রোবোটিক্স মডেল
- ভিডিও, জিআইএফ বা পিডিএফ সম্বলিত ইনপুট
- জেমিনি এপিআই-তে পাবলিক প্রিভিউ এজেন্ট
এরপর কী?
- সেশন হিস্ট্রি সহ প্রোটোটাইপ তৈরি করুন: অ্যাপগুলোকে ভাইব কোড করতে এআই স্টুডিও বিল্ড ব্যবহার করুন এবং এআই ফিচারগুলোর জন্য জেমিনি এপিআই লগের হিস্ট্রি চালু করতে আপনার এপিআই কী যোগ করুন।
- জেমিনি ব্যাচ এপিআই (Gemini Batch API) দিয়ে লগ পুনরায় চালান: রেসপন্স স্যাম্পলিং এবং মডেল বা অ্যাপ্লিকেশন লজিকের মূল্যায়নের জন্য ডেটাসেট ব্যবহার করতে জেমিনি ব্যাচ এপিআই (Gemini Batch API) দিয়ে লগ পুনরায় চালান।