توفر منصة Google AI Studio أدوات جديدة تُسهّل استكشاف السجلات (Logs) وتصحيح الأخطاء ومشاركتها، مما يُمكّن المطورين والباحثين من تحويل التفاعلات مع النماذج إلى تحسينات حقيقية في الجودة والكفاءة. كل تفاعل للمستخدم يُعد فرصة لفهم أداء النموذج وتحسينه، سواء من حيث الدقة أو القدرة على فهم السياق أو تلبية احتياجات المستخدم. بفضل هذه الأدوات، يمكن للمستخدمين استخراج السجلات كمجموعات بيانات محددة بصيغة CSV أو JSONL، لاستخدامها في تقييمات خارجية أو تدريب مكثف. من خلال مراجعة الحالات التي تراجعت فيها جودة الإجابة أو تفوقت فيها، يمكن بناء معايير معيارية موثوقة وقابلة للتكرار، تُستخدم كمقياس لقياس الأداء عبر الزمن. تتيح هذه المجموعات بيانات توظيفها في تحسين الصيغ (Prompts)، ومتابعة الأداء بمرور الوقت، أو حتى تقييم التغييرات في اختيار النموذج أو منطق التطبيق قبل إطلاقها للمستخدمين الفعليين. على سبيل المثال، يمكن استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) لمعالجة دُفعات (Gemini Batch API) لتشغيل تقييمات متعددة باستخدام بيانات تم جمعها على مدى فترة، مما يوفر رؤية شاملة لأداء النموذج في ظروف حقيقية. يُمكن الاطلاع على دليل المجموعات (Datasets Cookbook) للحصول على أمثلة عملية على كيفية تنفيذ هذا التقييم. كما تمنح Google AI Studio خيار مشاركة مجموعات البيانات المحددة مع فريق Google، لتقديم ملاحظات حول سلوك النموذج من منظور تطبيقي محدد. تُستخدم هذه البيانات — بموافقة المستخدم — لتحسين وتطوير منتجات Google وخدماتها، بما في ذلك تدريب النماذج وتحديثها لتمكينها من أداء أفضل في مواقف متنوعة. هذه الميزة تُعزز من تعاون المستخدمين مع فرق التطوير، وتساهم في بناء نماذج أكثر دقة وملاءمة للاستخدامات الحقيقية. بشكل عام، تُمكّن هذه التطورات من تحويل البيانات المجمعة من التفاعلات اليومية إلى أدوات عملية لتحسين الجودة، وتمكين فرق التطوير من اتخاذ قرارات مستندة إلى بيانات حقيقية، وتعزيز تجربة المستخدم بشكل مستمر.