Vertex AI സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഉള്ളടക്ക പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു: Node.js-ലെ അപ്രതീക്ഷിത ടോക്കൺ ഡോക്‌ടൈപ്പ്

Node.js-ൽ Vertex AI ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്ന Content DOCTYPE പിശക് മനസ്സിലാക്കുന്നു

സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ Google Cloud Vertex AI കൂടെ Node.js, "അപ്രതീക്ഷിത ടോക്കൺ DOCTYPE" പ്രശ്നം പോലെയുള്ള അപ്രതീക്ഷിത പിശകുകൾ ഡെവലപ്പർമാർ ചിലപ്പോൾ നേരിടുന്നു. നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ സാധാരണയായി ഈ പിശക് സംഭവിക്കുന്നു ചുരുളുക, എന്നാൽ ഒരു Node.js പരിതസ്ഥിതിയിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു. ഇത്തരം പ്രശ്‌നങ്ങൾ നിരാശാജനകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് വെർട്ടെക്‌സ് AI-യിൽ പുതിയതായി വരുന്നവർക്ക്.

DOCTYPE, അസാധുവായ JSON എന്നിവയിലേക്കുള്ള റഫറൻസുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന പിശക് സന്ദേശം, പലപ്പോഴും API-ൽ നിന്നുള്ള പ്രതികരണം പ്രതീക്ഷിച്ച ഫോർമാറ്റിൽ അല്ല എന്നതിൻ്റെ സൂചനയാണ്. പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന JSON പ്രതികരണത്തിന് പകരം HTML ഉള്ളടക്കം തിരികെ നൽകുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു, ഇത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് അനിവാര്യമാണ്.

തെറ്റായ അഭ്യർത്ഥന കൈകാര്യം ചെയ്യൽ പോലെയുള്ള കോഡിനുള്ളിലെ പ്രശ്‌നങ്ങളിലേക്ക് പിശക് ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, സാധ്യമായ സജ്ജീകരണ പ്രശ്നങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നതും നിർണായകമാണ്. Google ക്ലൗഡ് CLI വിൻഡോസ് പോലെയുള്ള ഒരു പ്രാദേശിക മെഷീനിൽ. Vertex AI ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ സാമ്പിൾ കോഡ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പരിസ്ഥിതി സജ്ജീകരണത്തിലെ ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ പൊരുത്തക്കേടുകൾക്ക് കാരണമാകും.

ഈ ലേഖനം ഈ പിശകിൻ്റെ പ്രത്യേകതകളിലേക്ക് കടക്കുകയും പൊതുവായ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങൾ കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുകയും സാധ്യതയുള്ള കാരണങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും വെർടെക്‌സ് എഐയുടെ ജനറേറ്റ് കണ്ടൻ്റ് ഫംഗ്‌ഷനിൽ ഡോക്‌ടൈപ്പ് പിശക് നേരിടുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കായി പ്രായോഗിക പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.

വെർട്ടക്സ് AI സ്ക്രിപ്റ്റും പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും തകർക്കുന്നു

മുമ്പ് നൽകിയ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ് Google Cloud Vertex AI ഒരു Node.js പരിതസ്ഥിതിയിൽ. ഒരു ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട് അയച്ച് AI- യുടെ പ്രതികരണം സ്വീകരിച്ച് "gemini-1.0-pro" പോലെയുള്ള Vertex AI ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ അന്വേഷിക്കുക എന്നതാണ് സ്‌ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം. എന്നിരുന്നാലും, API-കൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, JSON-ന് പകരം HTML ഉള്ളടക്കം ലഭിക്കുന്നത് പോലുള്ള അപ്രതീക്ഷിത പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം. ഇവിടെയാണ് നിർണായക രീതികളും പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകളും പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. പ്രതികരണം JSON ഫോർമാറ്റിലേക്ക് ശരിയായി പാഴ്‌സ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉറപ്പാക്കുന്നു, "ഡോക്‌ടൈപ്പ് പിശക്" പ്രശ്നം പരാമർശിച്ചു.

ആദ്യ പരിഹാരം ഉപയോഗിച്ച് പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു ശ്രമിക്കുക... പിടിക്കുക തടയുക. വിളിക്കുമ്പോൾ ഒരു പിശക് നേരിട്ടാൽ ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുക ഫംഗ്ഷൻ, സ്ക്രിപ്റ്റ് ക്രാഷ് ആകുന്നില്ല. പകരം, പിശക് പിടികൂടി, അർത്ഥവത്തായ ഒരു സന്ദേശം കൺസോളിൽ ലോഗിൻ ചെയ്യുന്നു. നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രശ്‌നങ്ങളോ തെറ്റായ API പ്രതികരണങ്ങളോ പരാജയങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാവുന്ന Google Cloud Vertex AI പോലുള്ള ബാഹ്യ സേവനങ്ങളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ ഇത്തരത്തിലുള്ള ശക്തമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. കൂടാതെ, എസിൻക്രണസ് ഫംഗ്‌ഷനുകളുടെ ഉപയോഗം മറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ തടയാതെ API കോൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

സ്ക്രിപ്റ്റിലെ മറ്റൊരു പ്രധാന ഘടകം ഉപയോഗമാണ് result.json(), API-യുടെ പ്രതികരണം ഉപയോഗയോഗ്യമായ ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്. API പ്രതികരണം എല്ലായ്പ്പോഴും JSON ഫോർമാറ്റിലായിരിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകാത്തതിനാലാണ് ഈ കേസിൽ പ്രശ്നം ഉണ്ടാകുന്നത്. പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ഉള്ളടക്ക-തരം തലക്കെട്ട്, രണ്ടാമത്തെ പരിഹാരം പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രതികരണം യഥാർത്ഥത്തിൽ JSON ഫോർമാറ്റിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഒരു HTML പിശക് പേജ് (DOCTYPE പിശകിലുള്ളത് പോലെ) JSON ആയി പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് തടയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു, ഇത് "അപ്രതീക്ഷിതമായ ടോക്കണിലേക്ക്' നയിക്കും.

മൂന്നാമത്തെ പരിഹാരത്തിൽ, ഫോക്കസ് പരിശോധനയിലേക്ക് മാറുന്നു. ഇവിടെ, യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ മോച്ച, ചായ് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് നടപ്പാക്കുന്നത്. വ്യത്യസ്‌ത പരിതസ്ഥിതികളിലും സാഹചര്യങ്ങളിലും കോഡ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക ഘട്ടമാണ് യൂണിറ്റ് പരിശോധന. API കോളുകൾ സ്റ്റബ്ബ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, പരിശോധനകൾക്ക് വെർടെക്‌സ് AI സേവനത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവിധ പ്രതികരണങ്ങൾ അനുകരിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് കോഡിന് വിജയവും പിശക് കേസുകളും ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം കൂടുതൽ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമാണെന്ന് ഈ സമീപനം ഉറപ്പുനൽകുന്നു, കാരണം ഇത് സാധ്യമായ അനന്തരഫലങ്ങൾക്കായി പരീക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു.

// 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-ൽ Vertex AI പ്രതികരണ പ്രശ്നങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

കൂടെ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ Google Cloud Vertex AI Node.js-ൽ, API-യും ആപ്ലിക്കേഷനും തമ്മിൽ എങ്ങനെ ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നതാണ് പരിഗണിക്കേണ്ട ഒരു പ്രധാന വശം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ കാണുന്നത് പോലെ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന JSON ഫോർമാറ്റിന് പകരം ഒരു അപ്രതീക്ഷിത HTML പ്രതികരണം ലഭിക്കുന്നതാണ് ഒരു പൊതു പ്രശ്നം. ഇത് "അപ്രതീക്ഷിതമായ ടോക്കൺ DOCTYPE" പോലെയുള്ള വാക്യഘടന പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, കാരണം കോഡ് JSON പോലെ HTML പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ സംഭവിക്കാം. അടിസ്ഥാന കാരണം സാധാരണയായി തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ച അഭ്യർത്ഥന, തെറ്റായ API എൻഡ്‌പോയിൻ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നതിലെ പ്രശ്‌നം എന്നിവയാണ്.

കൂടാതെ, അത് ഓർത്തിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ് Node.js പോലുള്ള കമാൻഡ്-ലൈൻ ടൂളുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു ചുരുളുക. CURL HTTP വഴി API-യുമായി നേരിട്ട് സംവദിക്കുമ്പോൾ, Node.js Google ക്ലൗഡ് SDK പോലുള്ള പാക്കേജുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ലൈബ്രറികൾ അമൂർത്തതയുടെ പാളികൾ ചേർക്കുന്നു, അതായത് ശരിയായ ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ഉറപ്പാക്കാൻ അധിക പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും മൂല്യനിർണ്ണയവും ആവശ്യമാണ്. ഹെഡറുകൾ ശരിയായി സജ്ജീകരിക്കുന്നത്, പ്രത്യേകിച്ച് അഭ്യർത്ഥനകൾക്കും പ്രതികരണങ്ങൾക്കുമായി "ഉള്ളടക്ക-തരം", API കോളുകൾ സുഗമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാവുന്ന മറ്റൊരു ഘടകം നെറ്റ്‌വർക്ക് കോൺഫിഗറേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ പ്രാദേശിക പരിസ്ഥിതി ക്രമീകരണങ്ങളാണ്. ഒരു ലോക്കൽ മെഷീനിൽ Vertex AI SDK പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ, CLI എൻവയോൺമെൻ്റ് ഒരു ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിത പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം. പ്രാദേശിക പ്രോക്‌സി ക്രമീകരണങ്ങൾ, ഫയർവാൾ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ എൻവയോൺമെൻ്റ് വേരിയബിളുകൾ നഷ്‌ടപ്പെടുന്നത് പോലുള്ള പ്രശ്‌നങ്ങൾ Vertex AI-ൽ നിന്നുള്ള പ്രതികരണത്തെ ബാധിച്ചേക്കാം. അതിനാൽ, അവയ്ക്കിടയിൽ മാറുമ്പോൾ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാർ അവരുടെ പ്രാദേശിക പരിസ്ഥിതി ക്ലൗഡ് പരിസ്ഥിതിയെ കഴിയുന്നത്ര അടുത്ത് അനുകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കണം.