Günlükler ve veri kümeleri

Bu kılavuzda, model davranışını ve kullanıcıların uygulamalarınızla nasıl etkileşim kurabileceğini daha iyi anlamak için Google AI Studio kontrol panelinde Gemini API kullanımından gelen günlükleri nasıl görüntüleyeceğinizi öğreneceksiniz. Günlük kaydını kullanarak kullanım geri bildirimlerini isteğe bağlı olarak Google ile paylaşabilir, geliştiricilerin kullanım alanlarında Gemini'ın iyileştirilmesine yardımcı olabilir, hata ayıklayabilir ve gözlemleyebilirsiniz.^*

Yönetilen aracılar hariç tüm GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent API çağrıları ve Etkileşimler API çağrıları desteklenir. OpenAI uyumluluk uç noktaları üzerinden yapılan aramalar buna dahildir.

*Not: Gemini API günlüklerinin depolanması yalnızca Gemini API ücretli katmanındaki projelerde kullanılabilir.

Proje günlük kaydını yapılandırma

API, sunucu tarafı durum yönetimi özelliklerinin kullanımını basitleştirmek için varsayılan olarak tüm etkileşim nesnelerini (store=true) depolar. Buna karşılık, Generate Content API varsayılan olarak istekleri depolamaz ve isteklerin depolanması için AI Studio'da istek düzeyinde veya proje düzeyinde depolamanın etkinleştirilmesi gerekir.

Google AI Studio'da tüm projeler veya belirli projeler için günlük kaydını etkinleştirebilir ya da devre dışı bırakabilirsiniz. Bu tercihleri Ayarlar panelinden istediğiniz zaman Günlükler ve Veri Kümeleri sayfasında değiştirebilirsiniz. Bir projenin varsayılan depolama davranışını değiştirmek için generateContent API'si ve Etkileşimler API'si için günlük kaydı bağımsız olarak etkinleştirilebilir veya devre dışı bırakılabilir.

İstek düzeyinde günlük kaydı

Depolama ve günlük kaydı davranışı API'ye göre değişir:

• Etkileşimler API'si: Sunucu tarafı durum yönetimini basitleştirmek için istekleri varsayılan olarak depolar (store=true).
• Generate Content API (generateContent): İstekleri varsayılan olarak depolamaz (store=false).

store özelliğini şu şekilde ayarlayabilirsiniz:

generateContent API

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)

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);

Interactions API

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)

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'da proje günlüklerini görüntüleme

1. AI Studio'da Günlükler sayfasına gidin.
2. Açılır listeden bir proje seçin.
3. Günlükler, varsa Etkileşimler API'si için tablodaki ters kronolojik sırada görünür.
4. Generate Content API'nin proje günlüklerini gözlemlemek için önce ayarlar panelinde bu özelliği etkinleştirin.

Yükün önizlemesi için bir girişi tıklayın. Gemini'dan gelen istemin ve yanıtın tamamını, ayrıca önceki aşamalardaki bağlamı inceleyebilirsiniz. Etkileşimler API istekleri için günlükler, previous_interaction_id'ye doğrudan bağlantı da içerir.

Proje depolama alanı saklama süresini yapılandırma

Günlüklerin süresi, varsayılan 55 günlük saklama süresinin sonunda dolar ve silinmek üzere işaretlenir (veri kümesine kaydedilmediyse; veri kümelerine kaydedilen günlüklerin süresi dolmaz). Bir projenin günlüklerinin saklama aralığını en fazla 7, 14, 28 veya 55 gün olarak yapılandırabilirsiniz.

Veri kümeleri oluşturma ve paylaşma

Günlükleri, daha etkili bir şekilde düzenlemek ve dışa aktarmak için veri kümelerine kaydedebilirsiniz.

• Filtreleme ölçütü olarak kullanılacak bir özellik seçmek için Günlükler sayfasının üst kısmındaki filtre çubuğunu bulun.
• Filtrelenmiş görünümünüzde, tüm günlükleri veya tek tek günlükleri seçmek için onay kutularını kullanın.
• Listenin en üstünde görünen Veri kümesi oluştur düğmesini tıklayın.
• Yeni veri kümenize bir ad ve isteğe bağlı bir açıklama girin.
• Yeni oluşturduğunuz veri kümesini, seçilmiş günlükler kümesiyle birlikte görürsünüz.
• Daha ayrıntılı analiz için veri kümenizi CSV, JSONL dosyaları olarak veya Google E-Tablolar'a aktarın.

Veri kümeleri, çeşitli kullanım alanlarında faydalı olabilir.

• Hazır soru setleri oluşturun: Yapay zekanızın gelişmesini istediğiniz alanları hedefleyen iyileştirmeler yapın.
• Örnek kümeleri düzenleyin: Örneğin, başka bir modelden yanıt oluşturmak için gerçek kullanımdan alınan bir örnek veya dağıtımdan önce rutin kontroller için uç durumlar koleksiyonu.
• Değerlendirme kümeleri: Diğer modeller veya sistem talimatı yinelemeleri arasında karşılaştırma yapmak için önemli özelliklerdeki gerçek kullanımı temsil eden kümeler.

Veri kümelerinizi Google ile paylaşarak Gemini'ın araştırma ve geliştirme sürecine katkıda bulunabilirsiniz.

Sınırlamalar

Günlüğe kaydetme özelliği şu anda aşağıdakiler için desteklenmemektedir:

• Imagen ve Veo modelleri
• Gemini yerleştirme modelleri
• Gemini Robotics modeli
• Video, GIF veya PDF içeren girişler
• Gemini API'de Genel Önizleme Ajanları

Sırada ne var?

• Oturum geçmişiyle prototip oluşturma: AI Studio Build'u kullanarak kod uygulamaları oluşturun ve yapay zeka özelliklerinde Gemini API günlüklerinin geçmişini etkinleştirmek için API anahtarınızı ekleyin.
• Günlükleri Gemini Batch API ile yeniden çalıştırma: Gemini Batch API ile günlükleri yeniden çalıştırarak yanıt örnekleme ve modellerin ya da uygulama mantığının değerlendirilmesi için veri kümelerini kullanın.