Afficher les journaux Gemini pour Google Cloud

Ce document explique comment activer la collecte et le stockage de l'activité Gemini pour Google Cloud , y compris les éléments suivants :

• Journaux des prompts et des réponses de Gemini pour Google Cloud , comme les entrées utilisateur, les informations contextuelles et les réponses.
• Journaux de métadonnées Gemini pour Google Cloud , comme les métadonnées de télémétrie et les lignes de code acceptées par l'utilisateur.

Si vous devez générer des métriques Gemini Code Assist, consultez Surveiller l'utilisation de Gemini pour Google Cloud .

Gemini pour Google Cloud ne collecte ni n'envoie à Cloud Logging aucune autre interaction utilisateur avec Gemini pour Google Cloud, pas même les commentaires écrits. Les données collectées sont envoyées à Cloud Logging pour stockage. Vous pouvez parcourir ces données en recherchant les entrées de journal avec le type de ressource cloudaicompanion.googleapis.com/Instance.

Cette fonctionnalité ne consigne pas les prompts ni les réponses dans Gemini dans Vertex AI. Pour activer les journaux pour Gemini dans Vertex AI, consultez Activer les journaux d'audit des accès aux données.

Les rôles IAM (Identity and Access Management) contrôlent la capacité d'un compte principal à accéder aux journaux. Vous pouvez attribuer des rôles prédéfinis aux comptes principaux ou créer des rôles personnalisés. Pour en savoir plus sur les autorisations requises, consultez Contrôle des accès.

Par défaut, Cloud Logging chiffre le contenu client stocké au repos. Les données stockées dans des buckets de journaux par Logging sont chiffrées à l'aide de clés de chiffrement de clé, un processus appelé chiffrement encapsulé. L'accès à vos données de journalisation nécessite l'accès à ces clés de chiffrement de clé, qui sont gérées par Google sans qu'aucune action de votre part ne soit requise.

Votre organisation peut avoir des exigences de chiffrement réglementaires, de conformité ou avancées que notre chiffrement au repos par défaut ne fournit pas. Afin de respecter les exigences de votre organisation, au lieu de laisser Google gérer les clés de chiffrement qui protègent vos données, vous pouvez configurer vos propres clés.

Pour en savoir plus sur l'utilisation des clés de chiffrement gérées par le client (CMEK), y compris leurs avantages et leurs limites, consultez Clés de chiffrement gérées par le client.

Limites

L'enregistrement des données de journaux Gemini dans Google Cloud est limité aux interactions des utilisateurs avec Gemini Code Assist dans l'IDE.

Avant de commencer

• Pour obtenir les autorisations nécessaires pour afficher les journaux Gemini pour Google Cloud , demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Lecteur de journaux (roles/logging.viewer) sur votre projet. Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

  Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

• Consultez les tarifs de Cloud Logging et les tarifs de Gemini pour Google Cloud avant d'activer la journalisation de Gemini pour Google Cloud .

• Activez la journalisation de Gemini pour Google Cloud .

Afficher les journaux utilisateur et de métadonnées Gemini pour Google Cloud

Pour afficher les journaux utilisateur et de métadonnées de Gemini pour Google Cloud , procédez de l'une des façons suivantes :

gcloud logging read "resource.type=cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" --project PROJECT_ID  --limit 3

Journaux Gemini pour Google Cloud

Un LogEntry est l'unité de base des données dans Cloud Logging. Les sections suivantes fournissent des listes de champs trouvés dans le LogEntry pour un événement de plate-forme Gemini pour Google Cloud tel que les requêtes utilisateur et les réponses Gemini pour Google Cloud .

Requêtes utilisateur

Le tableau suivant présente la liste des champs figurant dans une entrée de journal de requête utilisateur.

L'exemple suivant montre une entrée de journal pour un événement de prompt de 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": "my-user@example.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"
}

L'exemple suivant montre une entrée RequestLog pour les prompts de suggestion de code intégré automatiques et pour un prompt Gemini pour Google Cloud dans un fichier de code.

Les données de prompt pour les suggestions de code intégré utilisent l'objet codeCompletionRequest (comme indiqué dans l'exemple suivant), tandis que la génération déclenchée manuellement utilise 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": "my-user@example.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"
}

Réponses de Gemini pour Google Cloud

Le tableau suivant présente les champs de réponse de Gemini pour Google Cloud et leurs descriptions.

Journaux de métadonnées Gemini pour Google Cloud

Pour que les journaux de métadonnées soient générés, le paramètre de données de télémétrie de l'extension Gemini Code Assist doit être activé pour les extensions VS Code et IntelliJ. De plus, pour VS Code, le paramètre de collecte globale des données de télémétrie doit également être activé.

Les journaux de métadonnées Gemini pour Google Cloud suivent la même structure que les journaux Gemini pour Google Cloud , mais spécifient des champs différents. Le tableau suivant présente la liste des champs figurant dans une entrée de journal de requête utilisateur :

L'exemple suivant montre une entrée de journal 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"
}

L'exemple suivant montre une entrée de journal 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"
} 

L'exemple suivant montre une entrée de journal 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"
}

Calculer le taux d'acceptation du code

Pour calculer le taux d'acceptation à l'aide des journaux de métadonnées Gemini Code Assist, recherchez le nombre total d'ID uniques provenant des événements avec codeAcceptance.originalRequestId et divisez-le par le nombre total d'ID uniques provenant des événements avec codeExposure.originalRequestId. Vous pouvez affiner ce calcul par langage de programmation et par utilisateur à l'aide des champs d'événement de journal de métadonnées correspondants.

Calculer les lignes de code acceptées

Pour calculer les lignes de code acceptées, recherchez la valeur maximale de codeAcceptance.linesCount pour un codeAcceptance.originalRequestId unique. Ajoutez ensuite la valeur linesCount pour tous les événements codeAcceptance finaux pour chaque originalRequestId afin de calculer le nombre total de lignes de code acceptées. Vous pouvez affiner ce calcul par langage de programmation et par utilisateur à l'aide des champs d'événement de journal de métadonnées correspondants.

Étapes suivantes

• Découvrez comment afficher, analyser et surveiller vos journaux dans Google Cloud.
• Découvrez comment surveiller l'utilisation de Gemini pour Google Cloud.