Tạo chỉ số Gemini Code Assist

Tài liệu này mô tả cách tạo các chỉ số Hỗ trợ mã Gemini. Ví dụ: bạn có thể tạo các chỉ số báo cáo mức sử dụng đang hoạt động hằng ngày hoặc việc chấp nhận các đề xuất mã cho nhiều sản phẩm Google Cloud , bao gồm cả tính năng Ghi nhật ký trên đám mây, Google Cloud CLI, Cloud Monitoring và BigQuery.

Nếu bạn cần bật và xem Gemini cho Google Cloud câu lệnh, câu trả lời và nhật ký siêu dữ liệu, hãy xem phần Xem Gemini cho Google Cloud nhật ký.

Trước khi bạn bắt đầu

Liệt kê số lượng người dùng riêng biệt

Hướng dẫn sau đây mô tả cách sử dụng CLI gcloud để liệt kê số lượng người dùng riêng biệt của tính năng Trợ giúp mã Gemini trong khoảng thời gian 28 ngày gần đây nhất:

  1. Trong môi trường shell, hãy đảm bảo rằng bạn đã cập nhật tất cả thành phần đã cài đặt của gcloud CLI lên phiên bản mới nhất:

    gcloud components update

  2. Đọc các mục nhập nhật ký cho người dùng và mức sử dụng Gemini Code Assist:

    gcloud logging read 'resource.type=cloudaicompanion.googleapis.com/Instance labels.product=~"code_assist"' \
--freshness 28d \
--project PROJECT_ID \
--format "csv(timestamp.date('%Y-%m-%d'),labels.user_id)"

    Thay thế PROJECT_ID bằng mã dự án Google Cloud của bạn.

    Bạn có thể sử dụng lệnh Unix uniq để xác định riêng từng người dùng trên cơ sở mỗi ngày.

    Kết quả sẽ tương tự như sau:

    2024-10-30,user1@company.com
2024-10-29,user2@company.com
2024-10-29,user2@company.com
2024-10-29,user2@company.com
2024-10-29,user1@company.com
2024-10-28,user1@company.com

Tạo biểu đồ hiển thị mức sử dụng hằng ngày

Các bước sau đây cho biết cách sử dụng tính năng Giám sát để tạo biểu đồ sử dụng hằng ngày cho biết tổng số người dùng Gemini Code Assist hoạt động hằng ngày và số lượng yêu cầu của họ mỗi ngày.

  1. Tạo chỉ số Giám sát từ dữ liệu nhật ký ghi lại số lượng người dùng Gemini Code Assist:

    1. Trong bảng điều khiển Google Cloud , hãy chuyển đến trang Trình khám phá nhật ký:

      Chuyển đến Trình khám phá nhật ký

      Nếu bạn sử dụng thanh tìm kiếm để tìm trang này, hãy chọn kết quả có tiêu đề phụ là Ghi nhật ký.

    2. Trong ngăn truy vấn, hãy nhập truy vấn sau, sau đó nhấp vào Run query (Chạy truy vấn):

       resource.type="cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" AND labels.product="code_assist" AND jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.ResponseLog"

    3. Trên thanh công cụ, hãy nhấp vào Thao tác, rồi chọn Tạo chỉ số.

      Hộp thoại Create log-based metric (Tạo chỉ số dựa trên nhật ký) sẽ xuất hiện.

    4. Định cấu hình các chi tiết về chỉ số sau:

      • Đảm bảo bạn đặt Metric Type (Loại chỉ số) thành Counter (Bộ đếm).
      • Đặt tên cho chỉ số là code_assist_example.

      • Đảm bảo bạn đặt Filter selection (Lựa chọn bộ lọc) trỏ đến vị trí lưu trữ nhật ký, Project (Dự án) hoặc Bucket (Bộ chứa).

        Để biết thông tin về cách tạo Chỉ số giám sát từ dữ liệu nhật ký, hãy xem phần Tổng quan về chỉ số dựa trên nhật ký.

    5. Nhấp vào Tạo chỉ số.

      Một biểu ngữ thành công sẽ xuất hiện, giải thích rằng chỉ số đã được tạo.

    6. Trong biểu ngữ thành công đó, hãy nhấp vào Xem trong Trình khám phá chỉ số.

      Trình khám phá chỉ số sẽ mở ra và hiển thị một biểu đồ được định cấu hình sẵn.

  2. Lưu biểu đồ vào trang tổng quan:

    1. Trong thanh công cụ, hãy nhấp vào Lưu biểu đồ.
    2. Không bắt buộc: Cập nhật tiêu đề biểu đồ.
    3. Sử dụng trình đơn Trang tổng quan để chọn một trang tổng quan tuỳ chỉnh hiện có hoặc để tạo một trang tổng quan mới.
    4. Nhấp vào Lưu biểu đồ.

Phân tích mức sử dụng bằng BigQuery

Các bước sau đây cho biết cách sử dụng BigQuery để phân tích dữ liệu nhật ký.

Bạn có thể sử dụng hai phương pháp để phân tích dữ liệu nhật ký trong BigQuery:

  • Tạo một bồn lưu trữ nhật ký và xuất dữ liệu nhật ký sang một tập dữ liệu BigQuery.
  • Nâng cấp bộ chứa nhật ký lưu trữ dữ liệu nhật ký để sử dụng Log Analytics, sau đó tạo một tập dữ liệu BigQuery được liên kết.

Với cả hai phương pháp, bạn có thể sử dụng SQL để truy vấn và phân tích dữ liệu nhật ký, đồng thời bạn có thể lập biểu đồ kết quả của các truy vấn đó. Nếu sử dụng Log Analytics, bạn có thể lưu biểu đồ vào một trang tổng quan tuỳ chỉnh. Tuy nhiên, có sự khác biệt về giá. Để biết thông tin chi tiết, hãy xem phần Giá của Log Analytics và Giá của BigQuery.

Phần này mô tả cách tạo một bồn lưu trữ nhật ký để xuất một số mục nhập nhật ký sang BigQuery, đồng thời cung cấp danh sách truy vấn mẫu. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Log Analytics, hãy xem bài viết Truy vấn và phân tích nhật ký bằng Log Analytics và Truy vấn tập dữ liệu BigQuery được liên kết.

Tạo bồn lưu trữ nhật ký

  1. Trong bảng điều khiển Google Cloud , hãy chuyển đến trang Trình định tuyến nhật ký:

    Chuyển đến Trình định tuyến nhật ký

    Nếu bạn sử dụng thanh tìm kiếm để tìm trang này, hãy chọn kết quả có tiêu đề phụ là Ghi nhật ký.

  2. Chọn dự án Google Cloud mà các mục nhập nhật ký mà bạn muốn định tuyến bắt nguồn từ đó.
  3. Chọn Tạo bồn lưu trữ.

  4. Trong bảng điều khiển Thông tin chi tiết về bồn rửa, hãy nhập các thông tin chi tiết sau:

    • Đối với Sink name (Tên bồn lưu trữ), hãy cung cấp giá trị nhận dạng cho bồn lưu trữ. Sau khi tạo bồn rửa, bạn không thể đổi tên bồn rửa nhưng có thể xoá bồn rửa đó rồi tạo một bồn rửa mới.

    • Đối với Mô tả bồn lưu trữ, hãy mô tả mục đích hoặc trường hợp sử dụng của bồn lưu trữ.

  5. Trong bảng điều khiển Sink destination (Đích đến của Sink), hãy định cấu hình các thông tin sau:

    • Đối với mục Chọn dịch vụ lưu trữ, hãy chọn Tập dữ liệu BigQuery.
    • Đối với Chọn tập dữ liệu BigQuery, hãy tạo một tập dữ liệu BigQuery mới và đặt tên là code_assist_bq.

  6. Mở bảng điều khiển Chọn nhật ký để đưa vào bồn lưu trữ và trong trường Build inclusion filter (Bộ lọc đưa vào bản dựng), hãy nhập nội dung sau:

    resource.type="cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" AND labels.product="code_assist"

  7. Không bắt buộc: Để xác minh rằng bạn đã nhập đúng bộ lọc, hãy chọn Xem trước nhật ký. Trình khám phá nhật ký sẽ mở trong một thẻ mới với bộ lọc được điền sẵn.

  8. Nhấp vào Tạo bồn lưu trữ.

Uỷ quyền cho bồn lưu trữ nhật ký ghi các mục nhập nhật ký vào tập dữ liệu

Khi bạn có quyền Chủ sở hữu đối với tập dữ liệu BigQuery, tính năng Nhật ký trên đám mây sẽ cấp cho bồn lưu trữ nhật ký các quyền cần thiết để ghi dữ liệu nhật ký.

Nếu bạn không có quyền Chủ sở hữu hoặc nếu bạn không thấy mục nhập nào trong tập dữ liệu, thì bồn lưu trữ nhật ký có thể không có các quyền cần thiết. Để khắc phục lỗi này, hãy làm theo hướng dẫn trong phần Đặt quyền truy cập vào đích đến.

Truy vấn

Bạn có thể sử dụng các truy vấn BigQuery mẫu sau đây để tạo dữ liệu ở cấp người dùng và cấp tổng hợp cho hoạt động sử dụng hằng ngày và nội dung đề xuất được tạo.

Trước khi sử dụng các truy vấn mẫu sau, bạn phải lấy đường dẫn đủ điều kiện cho chậu mới tạo. Để lấy đường dẫn, hãy làm như sau:

  1. Trong bảng điều khiển Google Cloud , hãy chuyển đến trang BigQuery.

    Chuyển đến BigQuery

  2. Trong danh sách tài nguyên, hãy tìm tập dữ liệu có tên code_assist_bq. Dữ liệu này là đích đến của bồn lưu trữ.

  3. Chọn bảng câu trả lời bên dưới code_assist_bq_dataset, nhấp vào biểu tượng , sau đó nhấp vào Copy ID (Sao chép mã nhận dạng) để tạo mã nhận dạng tập dữ liệu. Hãy ghi lại giá trị này để bạn có thể sử dụng giá trị đó trong các phần sau dưới dạng biến GENERATED_BIGQUERY_TABLE.

Liệt kê từng người dùng theo ngày

SELECT DISTINCT labels.user_id as user, DATE(timestamp) as use_date
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
ORDER BY use_date

Thay thế GENERATED_BIGQUERY_TABLE bằng đường dẫn đủ điều kiện của bảng phản hồi BigQuery mà bạn đã ghi chú trong các bước trước để tạo một bồn lưu trữ.

Liệt kê số người dùng tổng hợp theo ngày

SELECT COUNT(DISTINCT labels.user_id) as total_users, DATE(timestamp) as use_date
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
GROUP BY use_date
ORDER BY use_date

Liệt kê các yêu cầu riêng lẻ mỗi ngày theo người dùng

SELECT COUNT(*), DATE(timestamp) as use_date, labels.user_id as user
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
GROUP BY use_date, user
ORDER BY use_date

Liệt kê các yêu cầu tổng hợp mỗi ngày theo ngày

SELECT COUNT(*), DATE(timestamp) as use_date
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
GROUP BY use_date
ORDER BY use_date

Bước tiếp theo