Python SDK 또는 REST API를 사용하여 피드백 관리

이 페이지에서는 Feedback 서비스 API와 SDK를 사용하여 의견 항목과 컨텍스트를 관리하는 방법을 설명합니다. 채팅 위젯이나 모바일 앱과 같은 사용자 인터페이스에 맞춤 의견 컨트롤 (예: 좋아요 또는 싫어요 버튼)을 구현하고 의견 서비스를 사용하여 의견을 추적할 수 있습니다.

시작하기 전에

다음 항목이 있는지 확인합니다.

  • Agent Platform 사용자 (roles/aiplatform.user) 역할
  • 인증 단계에 따라 인증을 설정합니다.
  • 배포된 Agent Runtime 인스턴스입니다. 배포된 인스턴스가 없는 경우 에이전트 배포를 참고하거나 다음 섹션의 단계에 따라 인스턴스를 초기화하고 만드세요.
  • 선택사항: 콘솔의 트레이스 이벤트 옆에 의견 항목을 표시하려면 Agent Runtime 인스턴스에 추적이 사용 설정되어 있어야 합니다.

Agent Runtime 인스턴스 만들기

기존 Agent Runtime 인스턴스가 없는 경우 클라이언트를 초기화하고 인스턴스를 만들면 됩니다.

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

Agent Runtime 리소스 이름은 다음 형식을 사용합니다. projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 리전 런타임의 지원되는 리전을 참고하세요.
  • AGENT_ENGINE_ID: Agent Runtime 인스턴스의 리소스 ID입니다.

의견 항목 만들기

의견을 제출하기 전에 사용자와 상담사 간에 교환된 메시지가 거의 없는 기존 세션이 있어야 합니다. 의견을 보낼 대답을 확인하고 이벤트 ID와 세션 ID를 가져옵니다.

방법은 다음과 같습니다.

  1. 에이전트와 상호작용 세션을 만듭니다.

  2. 에이전트에 질문을 보내고 의견을 보내려는 대답을 식별합니다.

  3. 세션 ID와 응답 이벤트의 ID (의견 항목의 이벤트 ID 역할을 함)를 가져옵니다. ADK로 관리 세션 서비스를 사용하는 경우 목록 이벤트 응답의 raw_event.id 필드에서 이벤트 ID를 가져올 수 있습니다 (세션의 이벤트 목록 참고).

사용자 에이전트 대화 이벤트를 정의하는 타겟 session_id 및 event_id에 직접 바인딩된 의견 항목을 프로그래매틱 방식으로 로깅합니다.

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}")

feedback_type에 지원되는 값은 다음과 같습니다.

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

REST API

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.
  • SESSION_ID: 의견과 연결된 대화를 정의하는 세션 ID입니다.
  • EVENT_ID: 의견의 타겟이 되는 특정 메시지 또는 노드를 식별하는 이벤트 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "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"
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

의견 항목 생성 상태를 나타내는 장기 실행 작업이 반환됩니다.

의견 항목 가져오기

고유한 리소스 주소를 사용하여 격리된 의견 레코드의 전체 구조화된 페이로드를 가져옵니다.

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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: 의견 항목의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

응답에는 세션 ID, 유형, 라벨, 텍스트와 같은 의견 항목 세부정보가 포함됩니다.

피드백 항목 나열

Agent Runtime 인스턴스의 의견 항목을 나열합니다. 필터와 정렬 속성을 적용할 수 있습니다.

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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

응답에는 적용된 필터와 일치하는 의견 항목 목록과 추가 항목이 있는 경우 페이지로 나누기 토큰이 포함됩니다.

filter 쿼리 매개변수를 사용하여 특정 속성으로 쿼리할 수 있습니다. 정렬하려면 order_by 쿼리 매개변수를 사용합니다.

필터링 지원 필드:

  • session_id(예: session_id="SESSION_ID")
  • user_id(예: user_id="YOUR_USER_ID")
  • feedback_type(예: feedback_type="THUMBS_DOWN")
  • feedback_labels(예: feedback_labels: "inaccurate")
  • create_time
  • update_time

정렬 지원 필드:

  • create_time
  • update_time

의견 항목 업데이트

라벨, 댓글 또는 맞춤 메타데이터 수정과 같이 기존 의견 항목의 세부정보를 업데이트합니다.

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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: 업데이트할 의견 항목의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 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 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

업데이트 작업의 진행 상황을 나타내는 장기 실행 작업이 수신됩니다.

의견 항목 삭제

프로젝트에서 의견 항목을 영구적으로 삭제합니다.

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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: 삭제할 의견 항목의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

삭제 상태를 보여주는 장기 실행 작업이 표시됩니다.

피드백 컨텍스트

의견 컨텍스트 (FeedbackContext)는 의견 항목 (FeedbackEntry)의 하위 리소스로, 상위 의견 항목과 함께 자동으로 생성되고 삭제됩니다. 기본적으로 의견 컨텍스트에는 빈 이벤트 목록이 포함됩니다.

의견 컨텍스트는 의견 항목과 연결된 스크립트 또는 이벤트 상태를 저장합니다. 이 리소스 분리는 다음을 충족해야 합니다.

  • 대화 기록 보존: 원래 세션이 삭제되더라도 피드백 컨텍스트에 저장된 스크립트 또는 로그는 보관됩니다.
  • 응답 크기 감소: 의견 항목을 가져올 때 자세한 컨텍스트 세부정보를 가져올 필요가 없습니다.

FeedbackContext 리소스의 구조는 다음과 같습니다.

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

피드백 컨텍스트 가져오기

피드백 컨텍스트에 저장된 세부정보와 대화 이벤트를 가져옵니다.

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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: 의견 항목의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

응답에는 상위 의견 항목과 연결된 대화 이벤트 목록을 비롯하여 요청된 의견 컨텍스트의 세부정보가 포함됩니다.

피드백 컨텍스트 만들기 및 업데이트

Python SDK

의견 항목과 연결된 대화 기록을 채우거나 수정하려면 다음 2단계 흐름을 사용하여 의견 컨텍스트를 업데이트하세요.

  1. 피드백 항목 만들기: 표준 메서드를 호출하여 기본 피드백 레코드를 만듭니다.
  2. 의견 컨텍스트 업데이트: 의견 항목 ID를 가져온 후 컨텍스트 이벤트를 채우도록 요청을 보냅니다.
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

의견 항목과 연결된 대화 기록을 채우거나 수정하려면 다음 2단계 흐름을 사용하여 의견 컨텍스트를 업데이트하세요.

  1. 피드백 항목 만들기: CreateFeedbackEntry를 호출하여 기본 피드백 레코드를 만듭니다.
  2. 의견 컨텍스트 업데이트: 의견 항목 ID를 획득한 후 컨텍스트 하위 리소스(UpdateFeedbackContext)에 PATCH 요청을 전송하여 contextEvents를 채웁니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 에이전트 엔진 인스턴스가 있는 리전입니다.
  • AGENT_ENGINE_ID: 에이전트 엔진 인스턴스의 리소스 ID입니다.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: 의견 항목의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 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 요청 본문:

{
  "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."
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

피드백 컨텍스트의 업데이트 진행 상황을 보여주는 장기 실행 작업이 표시됩니다.

피드백 컨텍스트를 삭제하려면 빈 업데이트를 전송합니다 (예: context_events이 빈 목록으로 설정됨).