વર્ટેક્સ AI જનરેટ સામગ્રી ભૂલનું નિરાકરણ: ​​Node.js માં અનપેક્ષિત ટોકન DOCTYPE

Node.js માં Vertex AI generateContent DOCTYPE ભૂલને સમજવી

જ્યારે એકીકરણ Google Cloud Vertex AI સાથે Node.js, વિકાસકર્તાઓ ક્યારેક અનપેક્ષિત ભૂલોનો સામનો કરે છે, જેમ કે "અનપેક્ષિત ટોકન DOCTYPE" સમસ્યા. આ ભૂલ સામાન્ય રીતે ત્યારે થાય છે જ્યારે તે કોડ ચલાવવાનો પ્રયાસ કરે છે જે બરાબર કામ કરે છે cURL, પરંતુ Node.js પર્યાવરણમાં નિષ્ફળ જાય છે. આવી સમસ્યાઓ નિરાશાજનક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને Vertex AI માં નવા લોકો માટે.

ભૂલ સંદેશ, જેમાં DOCTYPE અને અમાન્ય JSON ના સંદર્ભોનો સમાવેશ થાય છે, તે ઘણીવાર એ સંકેત છે કે API તરફથી પ્રતિસાદ અપેક્ષિત ફોર્મેટમાં નથી. આ ત્યારે થાય છે જ્યારે અપેક્ષિત JSON પ્રતિસાદને બદલે HTML સામગ્રી પરત કરવામાં આવે છે, જેનાથી પ્રક્રિયા કરવી મુશ્કેલ બને છે. આવા કિસ્સાઓમાં, મુશ્કેલીનિવારણ જરૂરી બની જાય છે.

જ્યારે ભૂલ કોડની અંદર સમસ્યાઓ તરફ નિર્દેશ કરી શકે છે, જેમ કે અયોગ્ય વિનંતી હેન્ડલિંગ, તે સંભવિત સેટઅપ સમસ્યાઓની પણ તપાસ કરવી મહત્વપૂર્ણ છે, ખાસ કરીને જ્યારે Google Cloud CLI સ્થાનિક મશીન પર, જેમ કે Windows. ભલે Vertex AI દસ્તાવેજીકરણ નમૂના કોડ ઓફર કરે છે, પર્યાવરણ સેટઅપમાં થોડો તફાવત અસંગતતાઓનું કારણ બની શકે છે.

આ લેખ આ ભૂલની વિશિષ્ટતાઓમાં ડાઇવ કરે છે અને સામાન્ય મુશ્કેલીનિવારણ પગલાંની શોધ કરે છે. અમે કોડ સ્નિપેટ્સનું પરીક્ષણ કરીશું, સંભવિત કારણોનું અન્વેષણ કરીશું અને Vertex AI ના generateContent ફંક્શનમાં DOCTYPE ભૂલનો સામનો કરી રહેલા વિકાસકર્તાઓ માટે વ્યવહારુ ઉકેલો પ્રદાન કરીશું.

શિરોબિંદુ AI સ્ક્રિપ્ટ અને એરર હેન્ડલિંગને તોડવું

અગાઉ પૂરી પાડવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરીને સામગ્રી બનાવવાની પ્રક્રિયાને હેન્ડલ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે Google Cloud Vertex AI Node.js પર્યાવરણમાં. સ્ક્રિપ્ટનો મુખ્ય હેતુ વપરાશકર્તાને ઇનપુટ મોકલીને અને AI નો પ્રતિસાદ પ્રાપ્ત કરીને "જેમિની-1.0-પ્રો" જેવા વર્ટેક્સ AI જનરેટિવ મોડલ્સની ક્વેરી કરવાનો છે. જો કે, API ને હેન્ડલ કરતી વખતે, JSON ને બદલે HTML સામગ્રી પ્રાપ્ત કરવા જેવી અનપેક્ષિત સમસ્યાઓ આવી શકે છે. આ તે છે જ્યાં જટિલ પદ્ધતિઓ અને ભૂલ-હેન્ડલિંગ તકનીકો અમલમાં આવે છે. સ્ક્રિપ્ટ ખાતરી કરે છે કે પ્રતિસાદ યોગ્ય રીતે JSON ફોર્મેટમાં વિશ્લેષિત છે, "DOCTYPE ભૂલ" મુદ્દાનો ઉલ્લેખ કર્યો છે.

પ્રથમ સોલ્યુશનનો ઉપયોગ કરીને એરર હેન્ડલિંગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે પ્રયાસ કરો... પકડો બ્લોક આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે જો કૉલ કરતી વખતે કોઈ ભૂલ આવી હોય સામગ્રી બનાવો કાર્ય, સ્ક્રિપ્ટ ક્રેશ થતી નથી. તેના બદલે, ભૂલ પકડાઈ છે, અને અર્થપૂર્ણ સંદેશ કન્સોલ પર લૉગ થયેલ છે. Google Cloud Vertex AI જેવી બાહ્ય સેવાઓ સાથે કામ કરતી વખતે આ પ્રકારનું મજબૂત એરર હેન્ડલિંગ ખાસ કરીને મહત્વનું છે, જ્યાં નેટવર્ક સમસ્યાઓ અથવા ખોટા API પ્રતિસાદો નિષ્ફળતામાં પરિણમી શકે છે. વધુમાં, અસુમેળ કાર્યોનો ઉપયોગ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે API કૉલ અન્ય કામગીરીને અવરોધિત કર્યા વિના યોગ્ય રીતે નિયંત્રિત થાય છે, જે કામગીરીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે જરૂરી છે.

સ્ક્રિપ્ટમાં અન્ય મુખ્ય તત્વનો ઉપયોગ છે result.json(), જે API ના પ્રતિભાવને ઉપયોગી ફોર્મેટમાં પાર્સ કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. આ કિસ્સામાં સમસ્યા ઊભી થાય છે કારણ કે API પ્રતિસાદ હંમેશા JSON ફોર્મેટમાં હોવાની ખાતરી આપવામાં આવતી નથી. ની ચકાસણી કરીને સામગ્રી-પ્રકાર હેડર, બીજું સોલ્યુશન ખાતરી કરે છે કે પ્રતિભાવ વાસ્તવમાં JSON ફોર્મેટમાં છે તેનું વિશ્લેષણ કરવાનો પ્રયાસ કરતા પહેલા. આ સ્ક્રિપ્ટને JSON તરીકે HTML ભૂલ પૃષ્ઠ (જેમ કે DOCTYPE ભૂલમાંની એક) પાર્સ કરવાનો પ્રયાસ કરવાથી અટકાવવામાં મદદ કરે છે, જે "અનપેક્ષિત ટોકન' તરફ દોરી જશે.

ત્રીજા ઉકેલમાં, ધ્યાન પરીક્ષણ તરફ વળે છે. અહીં, એકમ પરીક્ષણો મોચા અને ચાઇ લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને અમલમાં મૂકવામાં આવે છે. એકમ પરીક્ષણ એ સુનિશ્ચિત કરવા માટેનું એક નિર્ણાયક પગલું છે કે કોડ વિવિધ વાતાવરણ અને દૃશ્યોમાં અપેક્ષા મુજબ વર્તે છે. API કૉલ્સને સ્ટબ કરીને, પરીક્ષણો વર્ટેક્સ AI સેવાના વિવિધ પ્રતિસાદોનું અનુકરણ કરી શકે છે, જે વિકાસકર્તાઓને ચકાસવાની મંજૂરી આપે છે કે કોડ સફળતા અને ભૂલ બંને કેસોને યોગ્ય રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે. આ અભિગમ ખાતરી કરે છે કે અંતિમ ઉત્પાદન વધુ સ્થિતિસ્થાપક અને વિશ્વસનીય છે, કારણ કે તે સંભવિત પરિણામોની શ્રેણી માટે પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું છે.

// 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 માં વર્ટેક્સ AI પ્રતિભાવ મુદ્દાઓને સમજવું

સાથે કામ કરતી વખતે Google Cloud Vertex AI Node.js માં, API અને એપ્લિકેશન વચ્ચે ડેટાનું વિનિમય કેવી રીતે થાય છે તે ધ્યાનમાં લેવાનું મુખ્ય પાસું છે. એક સામાન્ય સમસ્યા, જે આ દૃશ્યમાં જોવા મળે છે, તે અપેક્ષિત JSON ફોર્મેટને બદલે અણધારી HTML પ્રતિસાદ પ્રાપ્ત કરી રહી છે. આ વાક્યરચના ભૂલો તરફ દોરી શકે છે, જેમ કે "અનપેક્ષિત ટોકન DOCTYPE," જે થાય છે કારણ કે કોડ HTML ને JSON તરીકે પાર્સ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. મૂળ કારણ સામાન્ય રીતે ખોટી ગોઠવણી કરેલી વિનંતી, ખોટો API એન્ડપોઇન્ટ અથવા પ્રમાણીકરણ સાથેની સમસ્યા છે.

વધુમાં, તે યાદ રાખવું મહત્વપૂર્ણ છે Node.js જેવા કમાન્ડ-લાઇન ટૂલ્સ કરતાં અલગ રીતે કાર્ય કરે છે cURL. જ્યારે સીઆરએલ HTTP પર API સાથે સીધો સંપર્ક કરે છે, ત્યારે Node.js Google Cloud SDK જેવા પેકેજોનો ઉપયોગ કરે છે. આ પુસ્તકાલયો અમૂર્તતાના સ્તરો ઉમેરે છે, એટલે કે યોગ્ય ડેટા એક્સચેન્જ સુનિશ્ચિત કરવા માટે વધારાની ભૂલ હેન્ડલિંગ અને માન્યતા જરૂરી છે. હેડરોને યોગ્ય રીતે સેટ કરવું, ખાસ કરીને વિનંતીઓ અને પ્રતિસાદો બંને માટે "સામગ્રી-પ્રકાર", API કૉલ્સને સરળતાથી હેન્ડલ કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

અન્ય પરિબળ જે ભૂલો તરફ દોરી શકે છે તે નેટવર્ક ગોઠવણી અથવા સ્થાનિક પર્યાવરણ સેટિંગ્સ છે. સ્થાનિક મશીન પર Vertex AI SDK ચલાવતી વખતે, CLI પર્યાવરણ ક્લાઉડ-આધારિત વાતાવરણ કરતાં અલગ રીતે વર્તે છે. સ્થાનિક પ્રોક્સી સેટિંગ્સ, ફાયરવોલ રૂપરેખાંકનો અથવા ગુમ થયેલ પર્યાવરણ ચલો જેવી સમસ્યાઓ Vertex AI ના પ્રતિભાવને અસર કરી શકે છે. આમ, વિકાસકર્તાઓએ સુનિશ્ચિત કરવું જોઈએ કે તેમનું સ્થાનિક વાતાવરણ તેમની વચ્ચે સ્વિચ કરતી વખતે અસંગતતાઓને ટાળવા માટે શક્ય તેટલી નજીકથી ક્લાઉડ પર્યાવરણની નકલ કરે છે.