वर्टेक्स एआई जनरेटकंटेंट त्रुटि का समाधान: Node.js में अप्रत्याशित टोकन DOCTYPE

Node.js में Vertex AI generateContent DOCTYPE त्रुटि को समझना

एकीकृत करते समय गूगल क्लाउड वर्टेक्स एआई साथ नोड.जे.एस, डेवलपर्स को कभी-कभी अप्रत्याशित त्रुटियों का सामना करना पड़ता है, जैसे "अप्रत्याशित टोकन DOCTYPE" समस्या। यह त्रुटि आम तौर पर उस कोड को चलाने का प्रयास करते समय होती है जो ठीक से काम करता है कर्ल, लेकिन Node.js परिवेश में विफल रहता है। ऐसी समस्याएं निराशाजनक हो सकती हैं, खासकर वर्टेक्स एआई में नए लोगों के लिए।

त्रुटि संदेश, जिसमें DOCTYPE और अमान्य JSON के संदर्भ शामिल होते हैं, अक्सर एक संकेत होता है कि एपीआई से प्रतिक्रिया अपेक्षित प्रारूप में नहीं है। ऐसा तब होता है जब अपेक्षित JSON प्रतिक्रिया के बजाय HTML सामग्री लौटा दी जाती है, जिससे इसे संसाधित करना कठिन हो जाता है। ऐसे मामलों में, समस्या निवारण आवश्यक हो जाता है।

हालाँकि त्रुटि कोड के भीतर समस्याओं की ओर इशारा कर सकती है, जैसे कि अनुचित अनुरोध प्रबंधन, संभावित सेटअप समस्याओं की जांच करना भी महत्वपूर्ण है, खासकर जब इसका उपयोग किया जाता है गूगल क्लाउड सीएलआई विंडोज़ जैसी स्थानीय मशीन पर। भले ही वर्टेक्स एआई दस्तावेज़ नमूना कोड प्रदान करता है, पर्यावरण सेटअप में मामूली अंतर विसंगतियों का कारण बन सकता है।

यह आलेख इस त्रुटि की बारीकियों पर प्रकाश डालता है और सामान्य समस्या निवारण चरणों की पड़ताल करता है। हम कोड स्निपेट की जांच करेंगे, संभावित कारणों का पता लगाएंगे, और वर्टेक्स एआई के जेनरेटकंटेंट फ़ंक्शन में DOCTYPE त्रुटि का सामना करने वाले डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक समाधान प्रदान करेंगे।

वर्टेक्स एआई स्क्रिप्ट को तोड़ना और त्रुटि प्रबंधन

पहले प्रदान की गई स्क्रिप्ट सामग्री का उपयोग करके निर्माण की प्रक्रिया को संभालने के लिए डिज़ाइन की गई हैं गूगल क्लाउड वर्टेक्स एआई Node.js परिवेश में। स्क्रिप्ट का मुख्य उद्देश्य उपयोगकर्ता इनपुट भेजकर और एआई की प्रतिक्रिया प्राप्त करके वर्टेक्स एआई जेनरेटर मॉडल, जैसे "जेमिनी-1.0-प्रो" को क्वेरी करना है। हालाँकि, एपीआई को संभालते समय, JSON के बजाय HTML सामग्री प्राप्त करने जैसी अप्रत्याशित समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं। यहीं पर महत्वपूर्ण विधियाँ और त्रुटि-हैंडलिंग तकनीकें काम में आती हैं। स्क्रिप्ट यह सुनिश्चित करती है कि प्रतिक्रिया को JSON प्रारूप में ठीक से पार्स किया गया है, जिससे "सिद्धांत त्रुटि" समस्या का उल्लेख किया गया है।

पहला समाधान का उपयोग करके त्रुटि प्रबंधन पर केंद्रित है कोशिश करो...पकड़ो अवरोध पैदा करना। यह सुनिश्चित करता है कि यदि कॉल करते समय कोई त्रुटि आती है सामग्री उत्पन्न करें फ़ंक्शन, स्क्रिप्ट क्रैश नहीं होती है. इसके बजाय, त्रुटि पकड़ी जाती है, और कंसोल पर एक सार्थक संदेश लॉग किया जाता है। Google क्लाउड वर्टेक्स एआई जैसी बाहरी सेवाओं से निपटने के दौरान इस तरह की मजबूत त्रुटि प्रबंधन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां नेटवर्क समस्याएं या गलत एपीआई प्रतिक्रियाओं के परिणामस्वरूप विफलता हो सकती है। इसके अलावा, एसिंक्रोनस फ़ंक्शंस का उपयोग यह सुनिश्चित करता है कि एपीआई कॉल को अन्य परिचालनों को अवरुद्ध किए बिना ठीक से प्रबंधित किया जाता है, जो प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक है।

स्क्रिप्ट में एक अन्य प्रमुख तत्व का उपयोग है परिणाम.json(), जो एपीआई की प्रतिक्रिया को प्रयोग करने योग्य प्रारूप में पार्स करने के लिए महत्वपूर्ण है। इस मामले में समस्या इसलिए उत्पन्न होती है क्योंकि एपीआई प्रतिक्रिया हमेशा JSON प्रारूप में होने की गारंटी नहीं होती है। की जाँच करके सामग्री-प्रकार हेडर, दूसरा समाधान यह सुनिश्चित करता है कि पार्स करने का प्रयास करने से पहले प्रतिक्रिया वास्तव में JSON प्रारूप में है। यह स्क्रिप्ट को HTML त्रुटि पृष्ठ (जैसे DOCTYPE त्रुटि में से एक) को JSON के रूप में पार्स करने की कोशिश करने से रोकने में मदद करता है, जो "अप्रत्याशित टोकन" की ओर ले जाएगा।

तीसरे समाधान में, फोकस परीक्षण पर केंद्रित हो जाता है। यहाँ, इकाई परीक्षण मोचा और चाय पुस्तकालयों का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है। यूनिट परीक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है कि कोड विभिन्न वातावरणों और परिदृश्यों में अपेक्षित व्यवहार करता है। एपीआई कॉल को स्टब करके, परीक्षण वर्टेक्स एआई सेवा से विभिन्न प्रतिक्रियाओं का अनुकरण कर सकते हैं, जिससे डेवलपर्स को यह सत्यापित करने की अनुमति मिलती है कि कोड सफलता और त्रुटि दोनों मामलों को ठीक से संभाल सकता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि अंतिम उत्पाद अधिक लचीला और विश्वसनीय है, क्योंकि इसका संभावित परिणामों की एक श्रृंखला के लिए परीक्षण किया गया है।

// 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 में वर्टेक्स AI रिस्पांस मुद्दों को समझना

जब साथ काम कर रहे हों गूगल क्लाउड वर्टेक्स एआई Node.js में, विचार करने का एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि एपीआई और एप्लिकेशन के बीच डेटा का आदान-प्रदान कैसे किया जाता है। एक सामान्य समस्या, जैसा कि इस परिदृश्य में देखा गया है, अपेक्षित JSON प्रारूप के बजाय एक अप्रत्याशित HTML प्रतिक्रिया प्राप्त हो रही है। इससे सिंटैक्स त्रुटियाँ हो सकती हैं, जैसे "अप्रत्याशित टोकन DOCTYPE", जो इसलिए होती हैं क्योंकि कोड HTML को इस तरह पार्स करने का प्रयास करता है जैसे कि वह JSON हो। मूल कारण आमतौर पर गलत कॉन्फ़िगर किया गया अनुरोध, गलत एपीआई एंडपॉइंट या प्रमाणीकरण की समस्या है।

इसके अतिरिक्त, यह याद रखना भी महत्वपूर्ण है नोड.जे.एस जैसे कमांड-लाइन टूल से अलग तरीके से काम करता है कर्ल. जबकि cURL सीधे HTTP पर एपीआई के साथ इंटरैक्ट करता है, Node.js Google क्लाउड SDK जैसे पैकेज का उपयोग करता है। ये पुस्तकालय अमूर्तता की परतें जोड़ते हैं, जिसका अर्थ है कि उचित डेटा विनिमय सुनिश्चित करने के लिए अतिरिक्त त्रुटि प्रबंधन और सत्यापन आवश्यक है। हेडर को सही ढंग से सेट करना, विशेष रूप से अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं दोनों के लिए "सामग्री-प्रकार", एपीआई कॉल को सुचारू रूप से संभालने के लिए महत्वपूर्ण है।

एक अन्य कारक जो त्रुटियों का कारण बन सकता है वह है नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन या स्थानीय वातावरण सेटिंग्स। स्थानीय मशीन पर वर्टेक्स एआई एसडीके चलाते समय, सीएलआई वातावरण क्लाउड-आधारित वातावरण से भिन्न व्यवहार कर सकता है। स्थानीय प्रॉक्सी सेटिंग्स, फ़ायरवॉल कॉन्फ़िगरेशन, या अनुपलब्ध पर्यावरण चर जैसे मुद्दे वर्टेक्स एआई की प्रतिक्रिया को प्रभावित कर सकते हैं। इस प्रकार, डेवलपर्स को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनका स्थानीय वातावरण क्लाउड वातावरण की यथासंभव बारीकी से नकल करता है ताकि उनके बीच स्विच करते समय विसंगतियों से बचा जा सके।