Na tej stronie opisujemy przechowywanie i zarządzanie dziennikami Gemini API, czyli danymi interfejsu API należącymi do dewelopera, które pochodzą z obsługiwanych wywołań Gemini API w projektach z włączonymi płatnościami. Logi obejmują cały proces od żądania użytkownika do odpowiedzi modelu.
1. Dane, które można udostępniać
Jako właściciel projektu możesz włączyć logowanie wywołań Gemini API na własny użytek lub w celu przekazywania opinii i udostępniania ich Google, aby pomóc nam w ciągłym ulepszaniu naszych modeli.
Jeśli włączysz logowanie, możesz pomóc nam w tworzeniu systemów AI, które będą przydatne dla programistów z różnych dziedzin i w różnych zastosowaniach. Wystarczy, że udostępnisz nam te dane na potrzeby ulepszania usług i trenowania modeli:
- Zbiory danych: użyj interfejsu Logi i zbiory danych w Google AI Studio, aby wybrać interesujące Cię logi (żądania, odpowiedzi, metadane itp.) z obsługiwanych wywołań interfejsu Gemini API. Są one udostępniane przez uwzględnienie w zbiorach danych, z możliwością rezygnacji podczas tworzenia zbioru danych.
- Opinie: podczas sprawdzania dzienników możesz przesyłać opinie, w tym oceny (kciuk w górę lub w dół) oraz pisemne komentarze.
Gdy udostępniasz Google zbiór danych, Twoje logi w tym zbiorze, w tym żądania i odpowiedzi, będą przetwarzane zgodnie z naszymi Warunkami dotyczącymi usług bezpłatnych. Oznacza to, że zbiór danych może być wykorzystywany do rozwijania i ulepszania produktów, usług i technologii uczenia maszynowego Google, w tym do ulepszania i trenowania naszych modeli. Nie podawaj danych osobowych, poufnych ani wrażliwych.
2. Jak wykorzystujemy Twoje dane
Dzienniki wygasają domyślnie po 55 dniach. Po tym okresie przestaną być dostępne. Zbiory danych można tworzyć w celu przechowywania dzienników zainteresowań lub wartości przez okres dłuższy niż ten, który jest wymagany w przypadku zastosowań w dalszej kolejności i opcjonalnego udziału w ulepszaniu modelu. Logi przechowywane w zbiorach danych nie mają ustawionych dat ważności, ale każdy projekt ma domyślny limit przechowywania do 1000 logów.
Domyślnie, ponieważ rejestrowanie jest dostępne tylko w przypadku projektów z włączonymi płatnościami, prompty i odpowiedzi w dziennikach nie są używane do ulepszania ani rozwijania usługi zgodnie z naszymi Warunkami dotyczącymi wykorzystywania danych.
Jeśli zdecydujesz się udostępniać Google zbiory danych z logów, będą one używane jako dane demonstracyjne z rzeczywistych zastosowań, aby lepiej poznać różnorodność domen i kontekstów, w których wykorzystywane są systemy i aplikacje AI. Te dane mogą być wykorzystywane do poprawy jakości modelu oraz do szkolenia i oceny przyszłych modeli i usług. Te dane są przetwarzane zgodnie z naszymi warunkami wykorzystywania danych w przypadku usług bezpłatnych. W związku z tym weryfikatorzy mogą odczytywać i przetwarzać udostępniane przez Ciebie dane wejściowe i wyjściowe interfejsu API oraz dodawać do nich adnotacje. Zanim dane zostaną użyte do ulepszania modelu, Google podejmuje działania mające na celu ochronę prywatności użytkowników. Obejmuje to odłączanie tych danych od Twojego konta Google, klucza API i projektu w chmurze, zanim weryfikatorzy je zobaczą lub opatrzą adnotacjami.
3. Uprawnienia do danych
Wyrażając zgodę na udostępnianie danych interfejsu API, potwierdzasz, że masz niezbędne uprawnienia, aby Google mogło przetwarzać i wykorzystywać dane w sposób opisany w tej dokumentacji. Nie przesyłaj dzienników zawierających informacje poufne, wrażliwe lub zastrzeżone uzyskane w ramach płatnej usługi. Licencja, której udzielasz Google w sekcji „Przesyłanie treści” w Warunkach korzystania z interfejsu API, obejmuje również, w zakresie wymaganym przez obowiązujące prawo na potrzeby naszego użytkowania, wszelkie treści (np. prompty, w tym powiązane instrukcje systemowe, treści w pamięci podręcznej i pliki, takie jak obrazy, filmy czy dokumenty), które przesyłasz do Usług, oraz wszelkie wygenerowane odpowiedzi.
4. Udostępnianie danych i opinii
Możesz pomóc nam w rozwoju badań nad AI, interfejsu Gemini API i Google AI Studio, udostępniając swoje dane jako przykłady. Dzięki temu będziemy mogli stale ulepszać nasze modele w różnych kontekstach i tworzyć systemy AI, które będą przydatne dla programistów z różnych dziedzin i w różnych zastosowaniach.