이 가이드에는 기존 Gemini API 애플리케이션의 로깅을 사용 설정하는 데 필요한 모든 내용이 포함되어 있습니다. 이 가이드에서는 Google AI Studio 대시보드에서 기존 또는 새 애플리케이션의 로그를 확인하여 모델 동작과 사용자가 애플리케이션과 상호작용하는 방식을 더 잘 이해하는 방법을 알아봅니다. 로깅을 사용하여 관찰하고, 디버그하고, 선택적으로 사용 의견을 Google과 공유하여 개발자 사용 사례 전반에서 Gemini를 개선하세요.*
OpenAI 호환성 엔드포인트를 통해 이루어진 호출을 비롯한 모든 GenerateContent 및 StreamGenerateContent API 호출이 지원됩니다.
1. Google AI Studio에서 로깅 사용 설정
시작하기 전에 소유한 결제 사용 설정 프로젝트가 있는지 확인합니다.
- Google AI Studio에서 로그 페이지를 엽니다.
- 드롭다운에서 프로젝트를 선택하고 사용 설정 버튼을 눌러 기본적으로 모든 요청에 로깅을 사용 설정합니다.
모든 프로젝트 또는 특정 프로젝트에 대해 로깅을 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있으며, Google AI Studio를 통해 언제든지 이러한 환경설정을 변경할 수 있습니다.
2. AI Studio에서 로그 보기
- AI Studio로 이동합니다.
- 로깅을 사용 설정한 프로젝트를 선택합니다.
- 로그가 표에 시간 역순으로 표시됩니다.
항목을 클릭하여 요청 및 응답 쌍의 전체 페이지 보기를 확인합니다. 전체 프롬프트, Gemini의 전체 대답, 이전 턴의 컨텍스트를 검사할 수 있습니다. 각 프로젝트의 기본 저장소 한도는 최대 1,000개의 로그이며 데이터 세트에 저장되지 않은 로그는 55일 후에 만료됩니다. 프로젝트가 스토리지 한도에 도달하면 로그를 삭제하라는 메시지가 표시됩니다.
3. 데이터 세트 선별 및 공유
- 로그 표에서 상단의 필터 표시줄을 찾아 필터링할 속성을 선택합니다.
- 필터링된 로그 보기에서 체크박스를 사용하여 일부 또는 모든 로그를 선택합니다.
- 목록 상단에 표시되는 '데이터 세트 만들기' 버튼을 클릭합니다.
- 새 데이터 세트에 설명이 포함된 이름과 설명(선택사항)을 지정합니다.
- 선별된 로그 세트가 포함된 데이터 세트가 표시됩니다.
데이터 세트는 다양한 사용 사례에 유용합니다.
- 챌린지 세트 선별: AI를 개선하려는 영역을 타겟팅하여 향후 개선을 추진합니다.
- 샘플 세트 선별: 예를 들어 실제 사용에서 가져온 샘플을 사용하여 다른 모델에서 대답을 생성하거나, 배포 전 일상적인 검사를 위한 특이 사례 모음이 있습니다.
- 평가 세트: 중요한 기능 전반에서 실제 사용을 나타내는 세트로, 다른 모델 또는 시스템 안내 반복 간에 비교합니다.
데이터 세트를 데모 예시로 공유하면 AI 연구, Gemini API, Google AI Studio의 발전에 기여할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 맥락에서 모델을 개선하고 여러 분야와 애플리케이션에서 개발자에게 유용한 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
다음 단계 및 테스트할 항목
로깅을 사용 설정했으므로 다음을 시도해 보세요.
- 세션 기록으로 프로토타입 제작: AI Studio 빌드를 활용하여 앱의 바이브 코드를 작성하고 API 키를 추가하여 사용자 로그 기록을 사용 설정합니다.
- Gemini Batch API로 로그 다시 실행: Gemini Batch API를 통해 로그를 다시 실행하여 응답 샘플링 및 모델 또는 애플리케이션 로직 평가에 데이터 세트를 사용합니다.
호환성
현재 다음 항목에 대한 로깅은 지원되지 않습니다.
- Imagen 및 Veo
- 동영상, GIF 또는 PDF가 포함된 입력