Nesta página, descrevemos o armazenamento e o gerenciamento dos registros da API Gemini, que são dados de API de propriedade do desenvolvedor de chamadas compatíveis da API Gemini para projetos com o faturamento ativado. Os registros abrangem todo o processo, desde a solicitação de um usuário até a resposta do modelo.
1. Dados que podem ser compartilhados
Como proprietário de um projeto, você pode ativar o registro de chamadas da API Gemini para seu próprio uso ou para enviar feedback e compartilhar com o Google para nos ajudar a melhorar continuamente nossos modelos.
Com o registro em log ativado, você pode nos ajudar a criar sistemas de IA que continuem sendo valiosos para desenvolvedores de várias áreas e casos de uso. Para isso, contribua com os seguintes dados para melhorias de produtos e treinamento de modelos:
- Conjuntos de dados:use a interface de registros e conjuntos de dados do Google AI Studio para escolher os registros (solicitações, respostas, metadados etc.) de interesse nas chamadas de API Gemini compatíveis. Eles são incluídos nos conjuntos de dados, com a opção de desativar durante a criação.
- Feedback:ao analisar os registros, você pode dar feedback, incluindo classificações de gostei/não gostei e comentários escritos.
Quando você compartilha um conjunto de dados com o Google, seus registros nesse conjunto, incluindo solicitações e respostas, são tratados de acordo com nossos Termos para Serviços não pagos. Isso significa que o conjunto de dados pode ser usado para desenvolver e melhorar produtos, serviços e tecnologias de aprendizado de máquina do Google, incluindo aprimorar e treinar nossos modelos. Não inclua informações pessoais, sensíveis ou confidenciais.
2. Como usamos seus dados
Por padrão, os registros expiram após 55 dias. Elas vão ficar indisponíveis após esse período. É possível criar conjuntos de dados para reter registros de interesse ou valor além desse período para casos de uso downstream e contribuição opcional para melhorias no modelo. Os registros armazenados em conjuntos de dados não têm datas de expiração definidas, mas cada projeto tem um limite de armazenamento padrão de até 1.000 registros.
Por padrão, como a geração de registros está disponível apenas para projetos com faturamento ativado, os comandos e as respostas nos registros não são usados para melhoria ou desenvolvimento de produtos, de acordo com nossos Termos sobre o uso de dados.
Se você compartilhar conjuntos de dados dos seus registros com o Google, eles serão usados como dados de demonstração do mundo real para entender melhor a diversidade de domínios e contextos em que os sistemas e aplicativos de IA são usados. Esses dados podem ser usados para melhorar a qualidade do modelo e informar o treinamento e a avaliação de modelos e serviços futuros. Esses dados são tratados de acordo com nossos termos de uso de dados para Serviços não pagos. Assim, revisores humanos podem ler, fazer anotações e processar as entradas e saídas de API compartilhadas. Antes de usar os dados para melhorar o modelo, o Google toma medidas para proteger a privacidade do usuário como parte desse processo. Isso inclui desconectar esses dados da sua Conta do Google, chave de API e projeto do Cloud antes que os revisores os vejam ou façam anotações.
3. Permissões de dados
Ao ativar a contribuição de dados da API, você confirma que tem as permissões necessárias para que o Google processe e use os dados conforme descrito nesta documentação. Não envie registros que contenham informações sensíveis, confidenciais ou reservadas obtidas pelo serviço pago. A licença concedida ao Google na seção "Envio de conteúdo" dos Termos das APIs também se estende, na medida exigida pela legislação aplicável para nosso uso, a qualquer conteúdo (por exemplo, comandos, incluindo instruções do sistema associadas, conteúdo em cache e arquivos como imagens, vídeos ou documentos) que você envia aos Serviços e a qualquer resposta gerada.
4. Compartilhamento de dados e feedback
Você pode nos ajudar a avançar na pesquisa de IA, na API Gemini e no Google AI Studio ao compartilhar seus dados como exemplos. Assim, podemos melhorar continuamente nossos modelos em vários contextos e criar sistemas de IA que continuam sendo valiosos para desenvolvedores em vários campos e casos de uso.