Vertex AI generateContent ত্রুটির সমাধান করা হচ্ছে: Node.js-এ অপ্রত্যাশিত টোকেন DOCTYPE

Node.js-এ Vertex AI generateContent DOCTYPE ত্রুটি বোঝা

একীভূত করার সময় Google Cloud Vertex AI সঙ্গে Node.js, বিকাশকারীরা কখনও কখনও অপ্রত্যাশিত ত্রুটির সম্মুখীন হয়, যেমন "অপ্রত্যাশিত টোকেন ডকটাইপ" সমস্যা৷ এই ত্রুটিটি সাধারণত ঘটে যখন কোড চালানোর চেষ্টা করে যা ভাল কাজ করে cURL, কিন্তু একটি Node.js পরিবেশের মধ্যে ব্যর্থ হয়। এই ধরনের সমস্যা হতাশাজনক হতে পারে, বিশেষ করে যারা Vertex AI-তে নতুন তাদের জন্য।

ত্রুটি বার্তা, যার মধ্যে একটি DOCTYPE এবং অবৈধ JSON এর উল্লেখ রয়েছে, প্রায়শই একটি ইঙ্গিত দেয় যে API থেকে প্রতিক্রিয়া প্রত্যাশিত বিন্যাসে নেই। এটি ঘটে যখন প্রত্যাশিত JSON প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তে HTML সামগ্রী ফেরত দেওয়া হয়, এটি প্রক্রিয়া করা কঠিন করে তোলে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, সমস্যা সমাধান অপরিহার্য হয়ে ওঠে।

যদিও ত্রুটিটি কোডের মধ্যে সমস্যাগুলি নির্দেশ করতে পারে, যেমন অনুপযুক্ত অনুরোধ হ্যান্ডলিং, এটি সম্ভাব্য সেটআপ সমস্যাগুলিও তদন্ত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত যখন ব্যবহার করে Google Cloud CLI একটি স্থানীয় মেশিনে, যেমন উইন্ডোজ। যদিও Vertex AI ডকুমেন্টেশন নমুনা কোড অফার করে, পরিবেশ সেটআপে সামান্য পার্থক্য অসঙ্গতি সৃষ্টি করতে পারে।

এই নিবন্ধটি এই ত্রুটির সুনির্দিষ্ট বিষয়গুলিতে ডুব দেয় এবং সাধারণ সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপগুলি অন্বেষণ করে৷ আমরা কোড স্নিপেটগুলি পরীক্ষা করব, সম্ভাব্য কারণগুলি অন্বেষণ করব এবং Vertex AI এর generateContent ফাংশনে DOCTYPE ত্রুটির সম্মুখীন ডেভেলপারদের জন্য ব্যবহারিক সমাধান অফার করব৷

ভার্টেক্স এআই স্ক্রিপ্ট ভেঙে ফেলা এবং ত্রুটি হ্যান্ডলিং

আগে প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলি ব্যবহার করে সামগ্রী তৈরি করার প্রক্রিয়া পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে Google Cloud Vertex AI একটি Node.js পরিবেশে। স্ক্রিপ্টের মূল উদ্দেশ্য হল "জেমিনি-1.0-প্রো"-এর মতো ভার্টেক্স এআই জেনারেটিভ মডেলগুলিকে জিজ্ঞাসা করা, ব্যবহারকারীর ইনপুট পাঠিয়ে এবং এআই-এর প্রতিক্রিয়া প্রাপ্ত করা। যাইহোক, APIগুলি পরিচালনা করার সময়, JSON এর পরিবর্তে HTML সামগ্রী পাওয়ার মতো অপ্রত্যাশিত সমস্যাগুলি ঘটতে পারে। এখানেই সমালোচনামূলক পদ্ধতি এবং ত্রুটি-হ্যান্ডলিং কৌশলগুলি কার্যকর হয়। স্ক্রিপ্ট নিশ্চিত করে যে প্রতিক্রিয়াটি সঠিকভাবে JSON ফর্ম্যাটে পার্স করা হয়েছে, এটি প্রতিরোধ করে "DOCTYPE ত্রুটি" সমস্যা উল্লেখ করা হয়েছে।

প্রথম সমাধানটি ব্যবহার করে ত্রুটি পরিচালনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে চেষ্টা করুন... ধরা ব্লক এটি নিশ্চিত করে যে কল করার সময় যদি কোনও ত্রুটির সম্মুখীন হয় সামগ্রী তৈরি করুন ফাংশন, স্ক্রিপ্ট ক্র্যাশ না. পরিবর্তে, ত্রুটি ধরা পড়েছে, এবং একটি অর্থপূর্ণ বার্তা কনসোলে লগ করা হয়েছে। Google ক্লাউড ভার্টেক্স এআই-এর মতো বাহ্যিক পরিষেবাগুলির সাথে কাজ করার সময় এই ধরনের শক্তিশালী ত্রুটি পরিচালনা করা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে নেটওয়ার্ক সমস্যা বা ভুল API প্রতিক্রিয়া ব্যর্থতার কারণ হতে পারে। তদ্ব্যতীত, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ফাংশনগুলির ব্যবহার নিশ্চিত করে যে API কলটি অন্যান্য ক্রিয়াকলাপগুলিকে ব্লক না করেই সঠিকভাবে পরিচালনা করা হয়েছে, যা কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য অপরিহার্য।

স্ক্রিপ্টের আরেকটি মূল উপাদান হল এর ব্যবহার result.json(), যা একটি ব্যবহারযোগ্য বিন্যাসে API এর প্রতিক্রিয়া পার্স করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই ক্ষেত্রে সমস্যা দেখা দেয় কারণ API প্রতিক্রিয়া সর্বদা JSON ফর্ম্যাটে হওয়ার নিশ্চয়তা দেওয়া হয় না। চেক করে বিষয়বস্তু-প্রকার হেডার, দ্বিতীয় সমাধান নিশ্চিত করে যে প্রতিক্রিয়াটি পার্স করার চেষ্টা করার আগে JSON ফর্ম্যাটে আসলে। এটি স্ক্রিপ্টটিকে JSON হিসাবে একটি HTML ত্রুটি পৃষ্ঠা (DOCTYPE ত্রুটির মতো) পার্স করার চেষ্টা করা থেকে আটকাতে সাহায্য করে, যা "অপ্রত্যাশিত টোকেন' এর দিকে নিয়ে যাবে

তৃতীয় সমাধানে, ফোকাস পরীক্ষায় স্থানান্তরিত হয়। এখানে, ইউনিট পরীক্ষা মোচা এবং চাই লাইব্রেরি ব্যবহার করে বাস্তবায়িত হয়। বিভিন্ন পরিবেশ এবং পরিস্থিতিতে কোডটি প্রত্যাশিতভাবে আচরণ করে তা নিশ্চিত করার জন্য ইউনিট টেস্টিং একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। API কলগুলিকে স্টাব করে, পরীক্ষাগুলি Vertex AI পরিষেবা থেকে বিভিন্ন প্রতিক্রিয়া অনুকরণ করতে পারে, যা বিকাশকারীদের যাচাই করতে দেয় যে কোডটি সাফল্য এবং ত্রুটি উভয় ক্ষেত্রেই সঠিকভাবে পরিচালনা করতে পারে। এই পদ্ধতি নিশ্চিত করে যে চূড়ান্ত পণ্যটি আরও স্থিতিস্থাপক এবং নির্ভরযোগ্য, কারণ এটি সম্ভাব্য ফলাফলের একটি পরিসরের জন্য পরীক্ষা করা হয়েছে।

// Solution 1: Handling Unexpected HTML Response with Correct Fetching
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    const jsonResponse = await result.json();
    console.log(jsonResponse);
  } catch (error) {
    console.error('Error processing response:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 2: Checking Content-Type Header to Ensure JSON
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    if (result.headers.get('content-type').includes('application/json')) {
      const jsonResponse = await result.json();
      console.log(jsonResponse);
    } else {
      console.error('Unexpected response format:', result.headers.get('content-type'));
    }
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching content:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 3: Writing Unit Tests for Vertex AI with Mocha and Chai
const chai = require('chai');
const { expect } = chai;
const sinon = require('sinon');
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
describe('Vertex AI Generate Content', () => {
  it('should return valid JSON content', async () => {
    const vertexAI = new VertexAI({ project: 'test-project', location: 'test-location' });
    const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
    const stub = sinon.stub(model, 'generateContent').returns(Promise.resolve({
      json: () => ({ response: 'New Delhi' }),
      headers: { get: () => 'application/json' }
    }));
    const result = await model.generateContent('What is the capital of India?');
    const jsonResponse = await result.json();
    expect(jsonResponse.response).to.equal('New Delhi');
    stub.restore();
  });
});

Node.js-এ Vertex AI রেসপন্স ইস্যু বোঝা

সাথে কাজ করার সময় Google Cloud Vertex AI Node.js-এ, API এবং অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে কীভাবে ডেটা আদান-প্রদান করা হয় তা বিবেচনা করার একটি মূল দিক। একটি সাধারণ সমস্যা, যেমন এই দৃশ্যে দেখা যায়, প্রত্যাশিত JSON ফর্ম্যাটের পরিবর্তে একটি অপ্রত্যাশিত HTML প্রতিক্রিয়া পাচ্ছে। এটি সিনট্যাক্স ত্রুটির দিকে নিয়ে যেতে পারে, যেমন "অপ্রত্যাশিত টোকেন DOCTYPE" যা ঘটতে পারে কারণ কোডটি JSON-এর মতো HTML পার্স করার চেষ্টা করে৷ মূল কারণটি সাধারণত একটি ভুল কনফিগার করা অনুরোধ, একটি ভুল API এন্ডপয়েন্ট বা প্রমাণীকরণের সমস্যা।

উপরন্তু, এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ Node.js কমান্ড-লাইন সরঞ্জামগুলির চেয়ে ভিন্নভাবে কাজ করে cURL. যখন cURL সরাসরি API-এর সাথে HTTP-র মাধ্যমে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, তখন Node.js Google ক্লাউড SDK-এর মতো প্যাকেজ ব্যবহার করে। এই লাইব্রেরিগুলি বিমূর্ততার স্তর যুক্ত করে, যার অর্থ সঠিক ডেটা বিনিময় নিশ্চিত করার জন্য অতিরিক্ত ত্রুটি পরিচালনা এবং বৈধতা প্রয়োজন। হেডার সঠিকভাবে সেট আপ করা, বিশেষ করে অনুরোধ এবং প্রতিক্রিয়া উভয়ের জন্য "কন্টেন্ট-টাইপ", API কলগুলিকে সুচারুভাবে পরিচালনা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

আরেকটি কারণ যা ত্রুটির কারণ হতে পারে তা হল নেটওয়ার্ক কনফিগারেশন বা স্থানীয় পরিবেশ সেটিংস। স্থানীয় মেশিনে Vertex AI SDK চালানোর সময়, CLI পরিবেশ একটি ক্লাউড-ভিত্তিক পরিবেশের চেয়ে ভিন্নভাবে আচরণ করতে পারে। স্থানীয় প্রক্সি সেটিংস, ফায়ারওয়াল কনফিগারেশন বা অনুপস্থিত এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলের মতো সমস্যাগুলি Vertex AI থেকে প্রতিক্রিয়া প্রভাবিত করতে পারে। এইভাবে, বিকাশকারীদের নিশ্চিত করা উচিত যে তাদের স্থানীয় পরিবেশ তাদের মধ্যে স্যুইচ করার সময় অসঙ্গতি এড়াতে যতটা সম্ভব ঘনিষ্ঠভাবে মেঘের পরিবেশকে অনুকরণ করে।