Feedback mit dem Python SDK oder der REST API verwalten

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie die Feedback Service API und das SDK verwenden, um Feedbackeinträge und ‑kontext zu verwalten. Sie können benutzerdefinierte Feedback-Steuerelemente (z. B. Schaltflächen „Mag ich“ oder „Mag ich nicht“) in einer Benutzeroberfläche wie Chat-Widgets oder mobilen Apps implementieren und den Feedback-Dienst verwenden, um Feedback zu erfassen.

Hinweis

Sie benötigen Folgendes:

  • Die Rolle „Agent Platform User“ (roles/aiplatform.user).
  • Richten Sie die Authentifizierung ein, indem Sie der Anleitung unter Authentifizierung folgen.
  • Eine bereitgestellte Agent Runtime-Instanz. Wenn Sie keine bereitgestellte Instanz haben, lesen Sie den Abschnitt Agent bereitstellen oder initialisieren und erstellen Sie eine, indem Sie die Schritte im nächsten Abschnitt ausführen.
  • Optional: Wenn Sie Feedbackeinträge neben Trace-Ereignissen in der Konsole sehen möchten, muss in Ihrer Agent Runtime-Instanz Tracing aktiviert sein.

Agent Runtime-Instanz erstellen

Wenn Sie noch keine Agent Runtime-Instanz haben, können Sie den Client initialisieren und eine Instanz erstellen:

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)
# If you don't have an Agent Runtime instance already, create an instance.
agent_engine = client.runtimes.create()

# Optionally, print out the Agent Runtime resource name. You will need the
# resource name to interact with the Feedback service later on.
print(agent_engine.api_resource.name)

REST API

Ein Agent Runtime-Ressourcenname hat das folgende Format: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

Feedbackeintrag erstellen

Bevor Sie Feedback senden, muss eine Sitzung mit wenigen Nachrichten zwischen dem Nutzer und dem Kundenservicemitarbeiter vorhanden sein. Suchen Sie die Antwort, zu der Sie Feedback geben möchten, und rufen Sie die zugehörige Ereignis-ID und Sitzungs-ID ab.

Dazu

  1. Interaktionssitzung mit einem KI-Agenten erstellen

  2. Senden Sie eine Anfrage an den KI-Agenten und suchen Sie die Antwort heraus, zu der Sie Feedback geben möchten.

  3. Rufen Sie die Sitzungs-ID und die ID des Antwort-Ereignisses ab (die als Ereignis-ID für den Feedbackeintrag dient). Wenn Sie den verwalteten Session Service mit dem ADK verwenden, können Sie die Ereignis-ID aus dem Feld raw_event.id der Antwort „list events“ abrufen (siehe Ereignisse in einer Sitzung auflisten).

Sie können einen Feedbackeintrag programmgesteuert protokollieren, der direkt an ein Ziel session_id und event_id gebunden ist und ein User-Agent-Unterhaltungsereignis definiert.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

operation = client.feedback_entries.create(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID",
    session_id="SESSION_ID",
    event_id="EVENT_ID",
    feedback_type="THUMBS_UP",
    config={
        "feedback_text": "The response was helpful and accurate.",
        "feedback_labels": ["accurate"],
        "user_id": "user-123",
        "source": "Chat UI",
        "custom_metadata": {"model_temperature": "0.7"},
    }
)

# Retrieve the created feedback entry details
feedback_entry = operation.response
print(f"Created feedback entry: {feedback_entry.name}")

Folgende Werte werden für feedback_type unterstützt:

  • "THUMBS_UP"
  • "THUMBS_DOWN"
  • "FEEDBACK_TYPE_UNSPECIFIED"

REST API

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.
  • SESSION_ID: Die Sitzungs-ID, die die Unterhaltung definiert, die mit dem Feedback verknüpft ist.
  • EVENT_ID: Die Ereignis-ID, die die spezifische Nachricht oder den spezifischen Knoten identifiziert, auf die sich das Feedback bezieht.

HTTP-Methode und URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries

JSON-Text der Anfrage:

{
  "sessionId": "SESSION_ID",
  "eventId": "EVENT_ID",
  "feedbackType": "THUMBS_DOWN",
  "feedbackLabels": ["inaccurate"],
  "feedbackText": "The answer was incorrect.",
  "userId": "user-123",
  "source": "Chat UI",
  "customMetadata": {
    "temperature": "0.7"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries" | Select-Object -Expand Content

Sie erhalten einen Vorgang mit langer Ausführungszeit, der den Status der Erstellung des Feedbackeintrags angibt.

Feedbackeintrag abrufen

Die vollständige strukturierte Nutzlast eines isolierten Feedbackdatensatzes kann über die eindeutige Ressourcenadresse abgerufen werden.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

feedback_entry = client.feedback_entries.get(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"
)

print(f"Feedback Type: {feedback_entry.feedback_type}")
print(f"Feedback Text: {feedback_entry.feedback_text}")

REST API

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Die Ressourcen-ID des Feedbackeintrags.

HTTP-Methode und URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"

PowerShell

Führen Sie diesen Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID" | Select-Object -Expand Content

Die Antwort enthält die Details des Feedbackeintrags, z. B. die Sitzungs-ID, den Typ, die Labels und den Text.

Feedbackeinträge auflisten

Feedbackeinträge in Ihrer Agent Runtime-Instanz auflisten. Sie können Filter und Sortierungseigenschaften anwenden.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

response = client.feedback_entries.list(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID",
    config={
        "filter": 'session_id="SESSION_ID"',
        "order_by": "create_time desc"
    }
)

for entry in response:
    print(f"Entry name: {entry.name}, Type: {entry.feedback_type}")

REST API

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.

HTTP-Methode und URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries"

PowerShell

Führen Sie diesen Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries" | Select-Object -Expand Content

Die Antwort enthält eine Liste von Feedbackeinträgen, die mit allen angewendeten Filtern übereinstimmen, sowie ein Paginierungstoken, falls weitere Einträge vorhanden sind.

Mit dem Abfrageparameter filter können Sie nach bestimmten Attributen suchen. Verwenden Sie zum Sortieren den Abfrageparameter order_by.

Unterstützte Felder zum Filtern:

  • session_id, z. B. session_id="SESSION_ID"
  • user_id, z. B. user_id="YOUR_USER_ID"
  • feedback_type, z. B. feedback_type="THUMBS_DOWN"
  • feedback_labels, z. B. feedback_labels: "inaccurate"
  • create_time
  • update_time

Unterstützte Felder für die Sortierung:

  • create_time
  • update_time

Feedbackeintrag aktualisieren

Details zu einem vorhandenen Feedbackeintrag aktualisieren, z. B. Labels, Kommentare oder benutzerdefinierte Metadaten ändern.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

operation = client.feedback_entries.update(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID",
    feedback_type="THUMBS_DOWN",
    config={
        "feedback_text": "Actually, this response was not accurate.",
        "feedback_labels": ["inaccurate"],
    }
)

updated_entry = operation.response
print(f"Updated entry: {updated_entry.name}")

REST API

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Die Ressourcen-ID des zu aktualisierenden Feedbackeintrags.

HTTP-Methode und URL: 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID?updateMask=feedbackType,feedbackLabels,feedbackText

JSON-Text der Anfrage:

{
  "feedbackType": "THUMBS_DOWN",
  "feedbackLabels": ["inaccurate", "incomplete"],
  "feedbackText": "The response was details-lacking and inaccurate."
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID?updateMask=feedbackType,feedbackLabels,feedbackText"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID?updateMask=feedbackType,feedbackLabels,feedbackText" | Select-Object -Expand Content

Sie erhalten einen Vorgang mit langer Ausführungszeit, der den Fortschritt des Aktualisierungsvorgangs angibt.

Feedbackeintrag löschen

Löschen Sie einen Feedbackeintrag endgültig aus Ihrem Projekt.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

client.feedback_entries.delete(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"
)

print("Feedback entry deleted.")

REST API

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Die Ressourcen-ID des zu löschenden Feedbackeintrags.

HTTP-Methode und URL: 

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus: 

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"

PowerShell

Führen Sie diesen Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie erhalten einen Vorgang mit langer Ausführungszeit, der den Löschstatus anzeigt.

Feedbackkontext

Der Feedbackkontext (FeedbackContext) ist eine untergeordnete Ressource eines Feedbackeintrags (FeedbackEntry), der automatisch zusammen mit seinem übergeordneten Feedbackeintrag erstellt und gelöscht wird. Standardmäßig enthält der Feedbackkontext eine leere Liste von Ereignissen.

Im Feedbackkontext werden Transkripte oder Ereignisstatus gespeichert, die mit dem Feedbackeintrag verknüpft sind. Diese Ressourcentrennung:

  • Gesprächsverlauf wird beibehalten:Auch wenn die ursprüngliche Sitzung gelöscht wird, bleiben die im Feedbackkontext gespeicherten Transkripte oder Protokolle erhalten.
  • Antwortgröße reduzieren:Beim Abrufen von Feedbackeinträgen müssen Sie die detaillierten Kontextdetails nicht abrufen.

Die FeedbackContext-Ressource hat die folgende Struktur:

projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext

Feedbackkontext abrufen

So rufen Sie die im Feedbackkontext gespeicherten Details und Unterhaltungsereignisse ab:

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

feedback_context = client.feedback_entries.feedback_contexts.get(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext"
)

# Point to event list
for event in feedback_context.context_events:
    print(f"Author: {event.author}")
    if event.content and event.content.parts:
        print(f"Content: {event.content.parts[0].text}")

REST API

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Die Ressourcen-ID des Feedbackeintrags.

HTTP-Methode und URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext"

PowerShell

Führen Sie diesen Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext" | Select-Object -Expand Content

Die Antwort enthält Details zum angeforderten Feedbackkontext, einschließlich der Liste der Konversationsereignisse, die mit dem übergeordneten Feedbackeintrag verknüpft sind.

Feedbackkontext erstellen und aktualisieren

Python SDK

So füllen Sie den Konversationsverlauf, der mit einem Feedbackeintrag verknüpft ist, auf oder ändern ihn: Aktualisieren Sie den Feedbackkontext mit dem folgenden zweistufigen Ablauf:

  1. Feedbackeintrag erstellen: Rufen Sie Standardmethoden auf, um den primären Feedbackdatensatz zu erstellen.
  2. Feedbackkontext aktualisieren: Nachdem Sie die ID des Feedbackeintrags erhalten haben, senden Sie eine Anfrage, um die Kontextereignisse zu erfassen.
import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

# Construct conversation events
session_event = {
    "author": "user",
    "content": {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "Hello Agent"}]
    }
}

operation = client.feedback_entries.feedback_contexts.update(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID",
    context_events=[session_event]
)

updated_context = operation.response
print("Feedback context updated successfully.")

REST API

So füllen Sie den Konversationsverlauf, der mit einem Feedbackeintrag verknüpft ist, auf oder ändern ihn: Aktualisieren Sie den Feedbackkontext mit dem folgenden zweistufigen Ablauf:

  1. Feedbackeintrag erstellen: Rufen Sie CreateFeedbackEntry auf, um den primären Feedbackdatensatz zu erstellen.
  2. Feedbackkontext aktualisieren: Nachdem Sie die ID des Feedbackeintrags erhalten haben, senden Sie eine PATCH-Anfrage an die untergeordnete Kontextressource (UpdateFeedbackContext), um contextEvents zu füllen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihre Agent Engine-Instanz befindet.
  • AGENT_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Agent Engine-Instanz.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Die Ressourcen-ID des Feedbackeintrags.

HTTP-Methode und URL: 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext?updateMask=contextEvents

JSON-Text der Anfrage:

{
  "contextEvents": [
    {
      "author": "user",
      "content": {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "What is the capital of France?"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "author": "agent",
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Paris is the capital of France."
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext?updateMask=contextEvents"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext?updateMask=contextEvents" | Select-Object -Expand Content

Sie erhalten einen Vorgang mit langer Ausführungszeit, der den Aktualisierungsfortschritt des Feedbackkontexts zeigt.

Wenn Sie den Feedback-Kontext entfernen möchten, senden Sie ein leeres Update (z. B. mit context_events auf eine leere Liste gesetzt).