Questo documento descrive come attivare la raccolta e l'archiviazione dell'attività di Gemini per Google Cloud , tra cui:
- Gemini per Google Cloud prompt e log delle risposte, ad esempio input utente, informazioni contestuali e risposte.
- Log dei metadati di Gemini for Google Cloud , come i metadati di telemetria e le righe di codice accettate dall'utente.
Se devi generare metriche di Gemini Code Assist, consulta Monitorare l'utilizzo di Gemini Google Cloud .
Gemini in Google Cloud non raccoglie né invia a
Cloud Logging altre interazioni che l'utente potrebbe aver avuto con
Gemini in Google Cloud, incluso il feedback scritto. I dati
raccolti vengono inviati a Cloud Logging per l'archiviazione. Puoi esaminare questi dati
cercando le voci di log con il tipo di risorsa
cloudaicompanion.googleapis.com/Instance.
Questa funzionalità non registra prompt o risposte in Gemini in Vertex AI. Per abilitare i log per Gemini in Vertex AI, consulta Abilita gli audit log di accesso ai dati.
I ruoli Identity and Access Management (IAM) controllano la capacità di un principal di accedere ai log. Puoi concedere ruoli predefiniti alle entità o creare ruoli personalizzati. Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni richieste, consulta Controllo dell'accesso.
Per impostazione predefinita, Cloud Logging cripta i contenuti inattivi dei clienti. I dati archiviati nei bucket dei log da Logging vengono criptati utilizzando chiavi di crittografia delle chiavi, un processo noto come crittografia envelope. L'accesso ai dati di logging richiede l'accesso a queste chiavi di crittografia delle chiavi, che Google gestisce per tuo conto senza che tu debba fare nulla.
La tua organizzazione potrebbe avere requisiti di crittografia avanzati, normativi o correlati alla conformità che la nostra crittografia statica predefinita non fornisce. Per soddisfare i requisiti della tua organizzazione, puoi gestire le chiavi di crittografia che proteggono i tuoi dati, anziché lasciare che sia Google a gestirle.
Per informazioni specifiche sull'utilizzo delle chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK), inclusi vantaggi e limitazioni, consulta Chiavi di crittografia gestite dal cliente.
Limitazioni
La registrazione dei dati di log di Gemini in Google Cloud è limitata alle interazioni degli utenti con Gemini Code Assist all'interno di un IDE.
Gemini Code Assist su GitHub non supporta la registrazione con Cloud Logging.
Prima di iniziare
-
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per visualizzare i log di Gemini in Google Cloud , chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Visualizzatore log (
roles/logging.viewer) sul progetto. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Esamina i prezzi di Cloud Logging e di Gemini per Google Cloud prima di attivare Gemini per la registrazione. Google Cloud
Visualizzare i log utente e i log dei metadati di Gemini per Google Cloud
Per visualizzare i log utente e i log dei metadati di Gemini, esegui una delle seguenti operazioni: Google Cloud
Console
-
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Esplora log:
Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Logging.
- Nella barra degli strumenti, seleziona un progetto della console Google Cloud .
- Nella barra degli strumenti, espandi il menu Tutte le risorse e seleziona la risorsa Istanza Cloud AI Companion.
gcloud
Esegui questo comando:
gcloud logging read "resource.type=cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" --project PROJECT_ID --limit 3
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del progetto di cui vuoi visualizzare i log di Gemini in Google Cloud .
API
Crea un file JSON contenente le seguenti informazioni:
{ "resourceNames": [ "projects/PROJECT_ID" ], "pageSize": 5, "filter": "resource.type: cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" }Sostituisci
PROJECT_IDcon l'ID del progetto di cui vuoi visualizzare i log di Gemini in Google Cloud .Ottieni un token di autenticazione:
TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)Utilizza
cURLper chiamare il metodoentries.list:curl -X POST --data-binary @JSON_FILE_NAME \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://logging.googleapis.com/v2/entries:list"
Sostituisci
JSON_FILE_NAMEcon il percorso del file JSON che hai creato nel passaggio precedente.Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticati per usare REST.
La risposta restituisce un insieme di voci di log.
Gemini per i log di Google Cloud
Un LogEntry è l'unità di base di
dati in Cloud Logging. Le sezioni seguenti forniscono elenchi di campi trovati
nel LogEntry per un evento della piattaforma Gemini for Google Cloud , ad esempio
richieste degli utenti e risposte di Gemini for Google Cloud .
Richieste da parte degli utenti
La seguente tabella mostra un elenco dei campi presenti in una voce di log delle richieste utente:
| Campo | Valori e note |
|---|---|
LogEntry.resource.type |
Gemini per il tipo di risorsa Google Cloud : cloudaicompanion.googleapis.com/Instance. |
LogEntry.resource.labels.resource_container |
ID univoco del contenitore di risorse in cui è stato utilizzato Gemini per Google Cloud . |
LogEntry.resource.labels.location |
Posizione in cui è stato utilizzato Gemini per Google Cloud . |
LogEntry.resource.labels.instance_id |
ID univoco della risorsa in cui è stato utilizzato Gemini in Google Cloud . |
LogEntry.labels.method |
Può essere uno dei seguenti, a seconda di cosa ha richiamato logEntry:CompleteTask: ad esempio, una richiesta di chat da Gemini Code Assist o da un altro servizio Gemini for Google Cloud .GenerateCode: ad esempio, una richiesta di generazione di codice, come una richiesta di trasformazione del codice in Gemini Code Assist.CompleteCode: ad esempio, una richiesta di completamento del codice quando si lavora nell'IDE, come con i suggerimenti in linea in Gemini Code Assist. |
LogEntry.labels.product |
Gemini per [nome del servizio] Google Cloud . Se il prodotto Gemini per Google Cloud è Gemini Code Assist, questo valore è code_assist. Se il prodotto Gemini per Google Cloud è Gemini Cloud Assist, questo valore è cloud_assist. In caso contrario, questo valore è unknown. |
LogEntry.labels.request_id |
Un identificatore univoco per correlare una richiesta a una voce di log di risposta. |
LogEntry.labels.user_id |
L'identificatore dell'utente che ha avviato questa richiesta. |
LogEntry.jsonPayload |
Il payload della voce di log. |
LogEntry.logName |
Identifica il log. |
Il seguente esempio mostra una voce di log per un evento di prompt della chat:
{
"insertId": "654581e30003b19e340bbd96",
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
instance_id: "default"
location: "global"
resource_container: "my-project-id"
}
},
"timestamp": "2023-11-03T23:27:31.242078Z",
"labels": {
"product": "code_assist",
"request_id": "4ea1e265-ea5d-4d11-b3c8-39bad9c96326"
"user_id": "user@company.com"
},
"jsonPayload" : {
@type: "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.RequestLog"
"taskCompletionRequest":
input: {
messages: [{
author: "USER"
content: "What are some best practices to save cost on my Google Cloud bill?"
}]
preamble: ""
}
}
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Frequest",
"receiveTimestamp": "2023-11-03T23:27:31.255648319Z"
"severity": "INFO"
}
Il seguente esempio mostra una voce RequestLog per i prompt di suggerimento di codice in linea automatici e per chiedere a Gemini di Google Cloud in un file di codice.
I dati del prompt per i suggerimenti di codice in linea utilizzano l'oggetto codeCompletionRequest
(come mostrato nell'esempio seguente), mentre la generazione attivata manualmente utilizza
codeGenerationRequest.
{
"insertId": "654581e30003b19e340bbd96",
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
instance_id: "default"
location: "global"
resource_container: "my-project-id"
}
},
"timestamp": "2023-11-03T23:27:31.242078Z",
"labels": {
"product": "code_assist",
"request_id": "4ea1e265-ea5d-4d11-b3c8-39bad9c96326"
"user_id": "user@company.com"
},
"jsonPayload" : {
@type: "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.RequestLog"
"codeCompletionRequest": {
"input_data_context": {
"additional_context": {
"files": [
{
"language": "go",
"path": "{/path/to/../current-file.go",
"segments": [
{
"content": "...Prefix Text..."
},
{
"content": "...Suffix Text..."
}
],
"state": ["EDITED"]
},
{
"language": "go",
"path": "/path/to/../recent-file.go",
"segments": [
{
"content": "...File Text..."
}
],
"state": ["RECENTLY_OPENED"]
}
]
}
}
}
}
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Frequest",
"receiveTimestamp": "2023-11-03T23:27:31.255648319Z"
"severity": "INFO"
}
Log delle interazioni con l'agente
Alcune interazioni con Gemini possono generare più voci di log (richiesta, risposta e metadati) per una singola azione dell'utente. Ecco alcuni esempi di queste interazioni:
- Un agente che esegue un'attività che prevede l'utilizzo di strumenti (ad esempio, il modello
che richiama funzioni interne come
read_fileoreplace, come mostrato negli esempi di log). - Un agente che interagisce con altri agenti.
Voce di log richiesta
Il seguente esempio mostra una voce di log per una richiesta che avvia un'interazione con un agente:
{
"insertId": "qe9xxub2r",
"jsonPayload": {
"taskCompletionRequest": {
"input": {
"messages": [
{
"author": "USER",
"content": "hi can you add one test here\nCurrent File Path:\n```cpp\n/usr/local/google/home/pdec/test.cpp\n```\n\n"
}
],
"preamble": ""
}
},
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.RequestLog"
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"resource_container": "my-project-id",
"instance_id": "default",
"location": "global"
}
},
"timestamp": "2025-10-08T10:09:52.225165428Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"request_id": "e60facb1485b17b7",
"client_version": "unknown",
"product": "code_assist",
"method": "CompleteTask",
"user_id": "user@company.com",
"client_name": "cloudcode_cli"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Frequest",
"receiveTimestamp": "2025-10-08T10:09:52.581787548Z"
}
Voce di log della risposta
Il seguente esempio mostra una voce di log di risposta di esempio di un'interazione con un agente che include più messaggi:
{
"insertId": "qe9xxub2t",
"jsonPayload": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.ResponseLog",
"taskCompletionResponse": {
"output": {
"messages": [
{
"content": "**Reading File Contents**\n\nI'm currently focused on reading the contents of `/usr/local/google/home/pdec/test.cpp`. This will inform what kind of test needs to be written and how it should be structured.\n\n\n",
"author": "MODEL"
},
{
"author": "MODEL",
"content": "**File Inspection Begins**\n\nI've initiated the process of reading the test file. My immediate goal is to grasp its existing structure and identify the testing framework, if one exists. This will directly influence the design of the new test case I'll be adding.\n\n\n"
},
{
"author": "MODEL",
"content": "Of course. What is the test about? I'll read the file to understand the context."
},
{
"content": "read_file({\"absolute_path\":\"/usr/local/google/home/pdec/test.cpp\"})",
"author": "MODEL"
}
]
}
}
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"resource_container": "my-project-id",
"instance_id": "default",
"location": "global"
}
},
"timestamp": "2025-10-08T10:09:52.227354297Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"product": "code_assist",
"request_id": "e60facb1485b17b7",
"user_id": "user@company.com",
"client_version": "unknown",
"method": "CompleteTask",
"client_name": "cloudcode_cli"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fresponse",
"receiveTimestamp": "2025-10-08T10:09:52.581787548Z"
}
Voce di log dei metadati
Il seguente esempio mostra una voce di log dei metadati di esempio di un'interazione con un agente:
{
"insertId": "qe9xxub2s",
"jsonPayload": {
"apiRequest": {},
"clientName": "cloudcode_cli",
"requestId": "e60facb1485b17b7",
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog",
"clientVersion": "unknown"
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"location": "global",
"instance_id": "default",
"resource_container": "my-project-id"
}
},
"timestamp": "2025-10-08T10:09:52.226420727Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"method": "CompleteTask",
"product": "code_assist",
"user_id": "user@company.com"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fmetadata",
"receiveTimestamp": "2025-10-08T10:09:52.581787548Z"
}
Gli esempi seguenti mostrano un altro esempio di voci di log per un'interazione con l'agente, con ID richiesta 4b66a582bad9cf2c:
Richiedi voce di log
{
"insertId": "4qvt8nb2k",
"jsonPayload": {
"taskCompletionRequest": {
"input": {
"messages": [
{
"author": "USER",
"content": "FunctionResponse{name: read_file, response: {\"output\":\"#include <iostream>\\n\\n// Function to calculate the greatest common divisor (GCD) of two numbers.\\nint gcd(int a, int b) {\\n if (b == 0) {\\n return a;\\n }\\n return gcd(b, a % b);\\n}\\n\\n// Function to calculate the least common multiple (LCM) of two numbers.\\nint lcm(int a, int b) {\\n return (a * b) / gcd(a, b);\\n}\\n\\n// Function to check if a number is prime.\\nint is_prime(int a) {\\n if (a < 2) {\\n return 0;\\n }\\n for (int i = 2; i * i <= a; ++i) {\\n if (a % i == 0) {\\n return 0;\\n }\\n }\\n return 1;\\n}\\n\\n// Function for extended Euclidean algorithm.\\nint extended_gcd(int a, int b, int &x, int &y) {\\n if (b == 0) {\\n x = 1;\\n y = 0;\\n return a;\\n }\\n int x1, y1;\\n int d = extended_gcd(b, a % b, x1, y1);\\n x = y1;\\n y = x1 - (a / b) * y1;\\n return d;\\n}\\n\\n// Test function\\nvoid run_tests() {\\n // Test gcd\\n if (gcd(10, 15) == 5) {\\n std::cout << \\\"gcd(10, 15) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(10, 15) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test lcm\\n if (lcm(10, 15) == 30) {\\n std::cout << \\\"lcm(10, 15) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"lcm(10, 15) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test is_prime\\n if (is_prime(7) == 1) {\\n std::cout << \\\"is_prime(7) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"is_prime(7) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n if (is_prime(10) == 0) {\\n std::cout << \\\"is_prime(10) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"is_prime(10) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test extended_gcd\\n int x, y;\\n int g = extended_gcd(35, 15, x, y);\\n if (g == 5 && 35 * x + 15 * y == g) {\\n std::cout << \\\"extended_gcd(35, 15) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"extended_gcd(35, 15) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test is_prime with 1\\n if (is_prime(1) == 0) {\\n std::cout << \\\"is_prime(1) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"is_prime(1) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test is_prime with 9\\n if (is_prime(9) == 0) {\\n std::cout << \\\"is_prime(9) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"is_prime(9) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test is_prime with 13\\n if (is_prime(13) == 1) {\\n std::cout << \\\"is_prime(13) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"is_prime(13) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test lcm with 7 and 9\\n if (lcm(7, 9) == 63) {\\n std::cout << \\\"lcm(7, 9) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"lcm(7, 9) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test gcd with 12 and 18\\n if (gcd(12, 18) == 6) {\\n std::cout << \\\"gcd(12, 18) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(12, 18) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test gcd with two primes\\n if (gcd(7, 13) == 1) {\\n std::cout << \\\"gcd(7, 13) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(7, 13) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test is_prime with 97\\n if (is_prime(97) == 1) {\\n std::cout << \\\"is_prime(97) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"is_prime(97) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test extended_gcd with 48 and 18\\n int x2, y2;\\n int g2 = extended_gcd(48, 18, x2, y2);\\n if (g2 == 6 && 48 * x2 + 18 * y2 == g2) {\\n std::cout << \\\"extended_gcd(48, 18) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"extended_gcd(48, 18) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n\\n // Test gcd with 27 and 18\\n if (gcd(27, 18) == 9) {\\n std::cout << \\\"gcd(27, 18) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(27, 18) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n // test 999 and 123\\n if (gcd(999, 123) == 3) {\\n std::cout << \\\"gcd(999, 123) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(999, 123) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n \\n \\n}\\n\\nint main() {\\n run_tests();\\n return 0;\\n}\"}}"
}
],
"preamble": ""
}
},
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.RequestLog"
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"resource_container": "my-project-id",
"instance_id": "default",
"location": "global"
}
},
"timestamp": "2025-10-08T10:10:03.457717366Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"request_id": "4b66a582bad9cf2c",
"method": "CompleteTask",
"client_version": "unknown",
"product": "code_assist",
"client_name": "cloudcode_cli",
"user_id": "user@company.com"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Frequest",
"receiveTimestamp": "2025-10-08T10:10:03.606059154Z"
}
Voce di log della risposta
{
"insertId": "4qvt8nb2m",
"jsonPayload": {
"taskCompletionResponse": {
"output": {
"messages": [
{
"author": "MODEL",
"content": "**Testing the functions**\\n\\nI'm focusing on adding a new test case to `test.cpp`. The existing `run_tests` function is a great starting point. I'm considering which function to test further – maybe `extended_gcd`? I'll review the current tests for that function and then devise a new test scenario to add.\\n\\n\\n"
},
{
"author": "MODEL",
"content": "**Evaluating LCM Test**\\n\\nI've finalized the new test case for the `lcm` function within the `test.cpp` file. I'm adding a test for `lcm(12, 18)` to confirm the result is 36. I plan to use the `replace` command to inject this new test directly before the closing brace of the `run_tests` function. I've identified a unique line in `test.cpp` as the anchor for replacement.\\n\\n\\n"
},
{
"author": "MODEL",
"content": "**Inserting the new test**\\n\\nI've created a test case for `lcm(12, 18)`, confirming the expected result of 36. To implement this, I'm targeting the `run_tests` function. I'll use the `replace` command and will search the end of the `run_tests` function to inject the new test, right before the closing brace. I'm ready to implement this and confirm that it passes.\\n\\n\\n"
},
{
"author": "MODEL",
"content": "I've reviewed the file. I'll add a test case for the `lcm` function with inputs 12 and 18."
},
{
"content": "replace({\"file_path\":\"/usr/local/google/home/pdec/test.cpp\",\"instruction\":\"add a test for the lcm function with 12 and 18\",\"new_string\":\" // test 999 and 123\\n if (gcd(999, 123) == 3) {\\n std::cout << \\\"gcd(999, 123) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(999, 123) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n \\n // Test lcm with 12 and 18\\n if (lcm(12, 18) == 36) {\\n std::cout << \\\"lcm(12, 18) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"lcm(12, 18) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n \\n}\",\"old_string\":\" // test 999 and 123\\n if (gcd(999, 123) == 3) {\\n std::cout << \\\"gcd(999, 123) passed\\\" << std::endl;\\n } else {\\n std::cout << \\\"gcd(999, 123) failed\\\" << std::endl;\\n }\\n \\n \\n}\"})",
"author": "MODEL"
}
]
}
},
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.ResponseLog"
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"location": "global",
"resource_container": "my-project-id",
"instance_id": "default"
}
},
"timestamp": "2025-10-08T10:10:03.461137399Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"client_name": "cloudcode_cli",
"client_version": "unknown",
"method": "CompleteTask",
"request_id": "4b66a582bad9cf2c",
"product": "code_assist",
"user_id": "user@company.com"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fresponse",
"receiveTimestamp": "2025-10-08T10:10:03.606059154Z"
}
Voce di log dei metadati
{
"insertId": "4qvt8nb2l",
"jsonPayload": {
"clientVersion": "unknown",
"apiRequest": {},
"clientName": "cloudcode_cli",
"requestId": "4b66a582bad9cf2c",
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog"
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"resource_container": "my-project-id",
"location": "global",
"instance_id": "default"
}
},
"timestamp": "2025-10-08T10:10:03.459902984Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"product": "code_assist",
"user_id": "user@company.com",
"method": "CompleteTask"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fmetadata",
"receiveTimestamp": "2025-10-08T10:10:03.606059154Z"
}
Risposte di Gemini per Google Cloud
La tabella seguente mostra i campi di risposta e le descrizioni di Gemini in Google Cloud :
| Campo | Valori e note |
|---|---|
LogEntry.resource.type |
Gemini per il tipo di risorsa Google Cloud : cloudaicompanion.googleapis.com/Instance. |
LogEntry.resource.labels.resource_container |
ID univoco del contenitore di risorse in cui è stato utilizzato Gemini per Google Cloud . |
LogEntry.resource.labels.location |
Posizione in cui è stato utilizzato Gemini per Google Cloud . |
LogEntry.resource.labels.instance_id |
ID univoco della risorsa in cui è stato utilizzato Gemini in Google Cloud . |
LogEntry.labels.method |
Può essere uno dei seguenti, a seconda di cosa ha richiamato logEntry:CompleteTask: ad esempio, una richiesta di chat da Gemini Code Assist o da un altro servizio Gemini for Google Cloud .GenerateCode: ad esempio, una richiesta di generazione di codice, come una richiesta di trasformazione del codice in Gemini Code Assist.CompleteCode: ad esempio, una richiesta di completamento del codice quando si lavora nell'IDE, come con i suggerimenti in linea in Gemini Code Assist. |
LogEntry.labels.product |
Gemini per [nome del servizio] Google Cloud . Se il prodotto Gemini per Google Cloud è Gemini Code Assist, questo valore è code_assist. Se il prodotto Gemini per Google Cloud è Gemini Cloud Assist, questo valore è cloud_assist. In caso contrario, questo valore è unknown. |
LogEntry.labels.request_id |
Un identificatore univoco per correlare una richiesta a una voce di log di risposta. |
LogEntry.labels.user_id |
L'identificatore dell'utente che ha avviato questa richiesta. |
LogEntry.jsonPayload |
Il payload della voce di log. Tutte le citazioni delle fonti utilizzate per generare la risposta sono incluse in questo oggetto come attribution_context. |
LogEntry.logName |
Identifica il log. |
Gemini per i log dei metadati di Google Cloud
Affinché i log dei metadati vengano generati, l'impostazione di telemetria dell'estensione Gemini Code Assist deve essere abilitata per le estensioni VS Code e IntelliJ.
I log dei metadati di Gemini per Google Cloud seguono la stessa struttura dei log diGemini per Google Cloud , ma specificano campi diversi. La tabella seguente mostra un elenco dei campi trovati in unavoce di logg delle richieste utente:
| Campo | Valori e note |
|---|---|
LogEntry.@type |
Tipo di risorsa metadati di Gemini for Google Cloud : type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog. |
LogEntry.labels.method |
Per i log dei metadati, il valore di questa etichetta è Export.Metrics. |
LogEntry.labels.product |
Gemini per [nome del servizio] Google Cloud . Se il prodotto Gemini per Google Cloud è Gemini Code Assist, questo valore è code_assist. Se il prodotto Gemini per Google Cloud è Gemini Cloud Assist, questo valore è cloud_assist. In caso contrario, questo valore è unknown. |
LogEntry.labels.user_id |
L'identificatore dell'utente che ha avviato questa richiesta. |
LogEntry.jsonPayload |
Indica un evento codeExposure o code.Acceptance. Un evento codeExposure indica l'esposizione di un suggerimento di codice a un utente. Un evento code.Acceptance indica che l'utente ha accettato in qualche modo, ad esempio digitando, premendo il tasto Tab o accettando completamente. |
LogEntry.jsonPayload.clientName |
Il nome dell'IDE, ad esempio CloudCodeVscode. |
LogEntry.jsonPayload.clientVersion |
Il numero di versione dell'IDE. |
LogEntry.jsonPayload.codeAcceptance |
Solo per gli IDE VS Code e IntelliJ, indica che l'utente ha eseguito un evento di accettazione, ad esempio la digitazione, la tabulazione o l'accettazione completa. Include anche i seguenti campi:
|
LogEntry.jsonPayload.codeExposure |
Solo per gli IDE VS Code e IntelliJ, indica che un utente ha visualizzato un suggerimento di codice. Include anche i seguenti campi:
|
LogEntry.jsonPayload.chatExposure |
Indica che una risposta della chat è stata mostrata a un utente. Include anche i seguenti campi:
|
LogEntry.jsonPayload.chatAcceptance |
Indica che l'utente ha accettato i blocchi di codice nella risposta della chat. Include anche i seguenti campi:
|
Il seguente esempio mostra una voce di log codeExposure:
{
insertId: "whfrqgc1gj"
jsonPayload: {
@type: "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog"
clientName: "CloudCodeVscode"
clientVersion: "1.93.1"
codeExposure: {
originalRequestId: "cac019824a0b25ba"
programmingLanguage: "python"
}
requestId: "0c5178fe-446f-4ab6-b996-520dec100cf8"
}
labels: {
method: "Export.Metrics"
product: "code_assist"
user_id: "user@company.com"
}
logName: "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fmetadata"
receiveTimestamp: "2025-02-03T23:34:35.662837985Z"
resource: {
labels: {
instance_id: "default"
location: "global"
resource_container: "my-project-id"
}
type: "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance"
}
severity: "INFO"
timestamp: "2025-02-03T23:34:35.021564463Z"
}
Il seguente esempio mostra una voce di log codeAcceptance:
{
insertId: "whfrqgc1gk"
jsonPayload: {
@type: "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog"
clientName: "CloudCodeVscode"
clientVersion: "1.93.1"
codeAcceptance: {
linesCount: 2
originalRequestId: "cac019824a0b25ba"
programmingLanguage: "python"
}
requestId: "ddf11040-c315-452e-b7cd-928c3f97984e"
}
labels: {
method: "Export.Metrics"
product: "code_assist"
user_id: "user@company.com"
}
logName: "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fmetadata"
receiveTimestamp: "2025-02-03T23:34:37.632662272Z"
resource: {
labels: {
instance_id: "default"
location: "global"
resource_container: "my-project-id"
}
type: "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance"
}
severity: "INFO"
timestamp: "2025-02-03T23:34:36.778692483Z"
}
Il seguente esempio mostra una voce di log chatAcceptance:
{
"insertId": "1oru1grbow",
"jsonPayload": {
"clientVersion": "1.103.2",
"requestId": "32a0b0b8c967d8e8",
"clientName": "CloudCodeVscode",
"chatAcceptance": {
"interactionType": "ACCEPT_CODE_BLOCK",
"programmingLanguage": "go",
"linesCount": "15",
"originalRequestId": "75f7c41e63162567"
},
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog"
},
"resource": {
"type": "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance",
"labels": {
"resource_container": "my-project-id",
"instance_id": "default",
"location": "global"
}
},
"timestamp": "2025-08-25T09:34:01.240377123Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"product": "code_assist",
"method": "Export.Metrics",
"user_id": "user@company.com"
},
"logName": "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fmetadata",
"receiveTimestamp": "2025-08-25T09:34:01.704925625Z"
}
Il seguente esempio mostra una voce di log chatExposure:
{
insertId: "3diaj2c208"
jsonPayload: {
@type: "type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.MetadataLog"
clientName: "CloudCodeVscode"
clientVersion: "1.93.1"
chatExposure: {
originalRequestId: "cac019824a0b25ba"
}
requestId: "0c5178fe-446f-4ab6-b996-520dec100cf8"
}
labels: {
method: "Export.Metrics"
product: "code_assist"
user_id: "user@company.com"
}
logName: "projects/my-project-id/logs/cloudaicompanion.googleapis.com%2Fmetadata"
receiveTimestamp: "2025-02-03T23:34:35.662837985Z"
resource: {
labels: {
instance_id: "default"
location: "global"
resource_container: "my-project-id"
}
type: "cloudaicompanion.googleapis.com/Instance"
}
severity: "INFO"
timestamp: "2025-02-03T23:34:35.021564463Z"
}
Calcolare il tasso di accettazione
Le sezioni seguenti descrivono come calcolare il tasso di accettazione dei suggerimenti di codice, il tasso di accettazione delle risposte della chat e il tasso di accettazione combinato totale utilizzando i log dei metadati di Gemini Code Assist.
Calcolare il tasso di accettazione dei codici
Per calcolare il tasso di accettazione del codice utilizzando i log dei metadati di Gemini Code Assist, trova il numero totale di ID unici degli eventi con
codeAcceptance.originalRequestId e dividilo per il numero totale di ID unici
degli eventi con codeExposure.originalRequestId.
Puoi perfezionare ulteriormente questo calcolo in base al linguaggio di programmazione e all'utente utilizzando i rispettivi campi degli eventi di log dei metadati.
Calcolare il tasso di accettazione delle chat
Per calcolare il tasso di accettazione della chat utilizzando i log dei metadati di Gemini Code Assist, trova il numero totale di ID unici degli eventi con chatAcceptance.originalRequestId e dividilo per il numero totale di ID unici degli eventi con chatExposure.originalRequestId.
Puoi perfezionare ulteriormente questo calcolo in base al linguaggio di programmazione e all'utente utilizzando i rispettivi campi degli eventi di log dei metadati.
Calcolare il tasso di accettazione totale
Per calcolare il tasso di accettazione totale utilizzando i log dei metadati di Gemini Code Assist, trova il numero totale di eventi accettati e dividilo per il numero totale di eventi di esposizione:
Tasso di accettazione totale = Eventi accettati totali ÷ Eventi di esposizione totali
- Eventi accettati totali: il numero totale di ID unici provenienti da eventi con
codeAcceptance.originalRequestIdpiù il numero totale di ID unici provenienti da eventi conchatAcceptance.originalRequestId. - Eventi di esposizione totali: il numero totale di ID unici provenienti da eventi con
codeExposure.originalRequestIdpiù il numero totale di ID unici provenienti da eventi conchatExposure.originalRequestId.
Questa formula fornisce un tasso di accettazione che riflette la probabilità complessiva che un suggerimento venga accettato in tutte le funzionalità di Gemini Code Assist.
Calcolare le righe di codice accettate
Le sezioni seguenti descrivono come calcolare il numero di righe di codice accettate dai suggerimenti di codice, il numero di righe di codice accettate dalla chat e il numero totale di righe di codice accettate utilizzando i log dei metadati di Gemini Code Assist.
Calcolare le righe di codice accettate
Per calcolare le righe di codice accettate, trova il valore massimo di
codeAcceptance.linesCount per ogni codeAcceptance.originalRequestId univoco.
Poi, somma questi valori massimi per calcolare le righe di codice totali accettate.
Puoi perfezionare ulteriormente questo calcolo in base al linguaggio di programmazione e all'utente utilizzando i rispettivi campi degli eventi di log dei metadati.
Calcolare le righe di codice accettate dalla chat
Per calcolare le righe di codice accettate dalla chat, trova il valore del campo
chatAcceptance.linesCount per ogni chatAcceptance.originalRequestId univoco. Poi, somma questi valori massimi per calcolare
il totale delle righe di chat accettate.
Calcolare il numero totale di righe di codice accettate
Per calcolare il totale delle righe accettate utilizzando i log dei metadati di Gemini Code Assist, somma le righe di codice accettate e le righe di codice accettate dalla chat.
Passaggi successivi
- Scopri come visualizzare, analizzare e monitorare i log in Google Cloud.
- Scopri di più sul monitoraggio dell'utilizzo di Gemini per Google Cloud.