Vertex AI generateContent त्रुटी सोडवत आहे: Node.js मध्ये अनपेक्षित टोकन DOCTYPE

Node.js मधील Vertex AI generateContent DOCTYPE त्रुटी समजून घेणे

एकत्रीकरण करताना Google Cloud Vertex AI सह Node.js, विकासकांना कधीकधी अनपेक्षित त्रुटी येतात, जसे की "अनपेक्षित टोकन DOCTYPE" समस्या. ही त्रुटी सामान्यतः कोड चालवण्याचा प्रयत्न करताना उद्भवते जे चांगले कार्य करते cURL, परंतु Node.js वातावरणात अयशस्वी होते. अशा समस्या निराशाजनक असू शकतात, विशेषत: Vertex AI साठी नवीन असलेल्यांसाठी.

त्रुटी संदेश, ज्यामध्ये DOCTYPE आणि अवैध JSON च्या संदर्भांचा समावेश आहे, बहुतेकदा API कडून प्रतिसाद अपेक्षित स्वरूपात नसल्याचा संकेत असतो. जेव्हा अपेक्षित JSON प्रतिसादाऐवजी HTML सामग्री परत केली जाते तेव्हा हे घडते, प्रक्रिया करणे कठीण होते. अशा परिस्थितीत, समस्यानिवारण आवश्यक बनते.

त्रुटी कोडमधील समस्यांकडे निर्देश करू शकते, जसे की अयोग्य विनंती हाताळणी, संभाव्य सेटअप समस्यांची तपासणी करणे देखील महत्त्वाचे आहे, विशेषतः वापरताना Google क्लाउड CLI विंडोज सारख्या स्थानिक मशीनवर. जरी व्हर्टेक्स एआय दस्तऐवजीकरण नमुना कोड ऑफर करते, तरीही पर्यावरण सेटअपमध्ये थोडासा फरक विसंगती निर्माण करू शकतो.

हा लेख या त्रुटीच्या तपशीलांमध्ये डुबकी मारतो आणि सामान्य समस्यानिवारण पायऱ्या एक्सप्लोर करतो. आम्ही कोड स्निपेट्स तपासू, संभाव्य कारणे शोधू आणि Vertex AI च्या generateContent फंक्शनमध्ये DOCTYPE त्रुटीचा सामना करणाऱ्या विकसकांसाठी व्यावहारिक उपाय देऊ.

व्हर्टेक्स एआय स्क्रिप्ट तोडणे आणि त्रुटी हाताळणे

आधी प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स वापरून सामग्री निर्माण करण्याची प्रक्रिया हाताळण्यासाठी डिझाइन केलेली आहेत Google Cloud Vertex AI Node.js वातावरणात. स्क्रिप्टचा मुख्य उद्देश म्हणजे व्हर्टेक्स एआय जनरेटिव्ह मॉडेल्सची क्वेरी करणे, जसे की "जेमिनी-१.०-प्रो", वापरकर्ता इनपुट पाठवून आणि एआयचा प्रतिसाद प्राप्त करून. तथापि, API हाताळताना, JSON ऐवजी HTML सामग्री प्राप्त करणे यासारख्या अनपेक्षित समस्या येऊ शकतात. येथेच गंभीर पद्धती आणि त्रुटी-हँडलिंग तंत्रांचा उपयोग होतो. स्क्रिप्ट हे सुनिश्चित करते की प्रतिसाद JSON फॉरमॅटमध्ये योग्यरित्या पार्स केला गेला आहे, "DOCTYPE त्रुटी" समस्येचा उल्लेख केला आहे.

पहिला उपाय वापरून त्रुटी हाताळण्यावर लक्ष केंद्रित करते प्रयत्न करा... पकड ब्लॉक हे सुनिश्चित करते की कॉल करताना एखादी त्रुटी आली तर सामग्री तयार करा फंक्शन, स्क्रिप्ट क्रॅश होत नाही. त्याऐवजी, त्रुटी पकडली जाते आणि कन्सोलवर एक अर्थपूर्ण संदेश लॉग केला जातो. Google Cloud Vertex AI सारख्या बाह्य सेवांशी व्यवहार करताना अशा प्रकारचे मजबूत त्रुटी हाताळणे विशेषतः महत्वाचे आहे, जेथे नेटवर्क समस्या किंवा चुकीच्या API प्रतिसादांमुळे अपयश येऊ शकते. शिवाय, एसिंक्रोनस फंक्शन्सचा वापर हे सुनिश्चित करतो की API कॉल इतर ऑपरेशन्स अवरोधित न करता योग्यरित्या हाताळला जातो, जे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी आवश्यक आहे.

स्क्रिप्टमधील आणखी एक महत्त्वाचा घटक म्हणजे वापर result.json(), जे API चा प्रतिसाद वापरण्यायोग्य स्वरूपात पार्स करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. या प्रकरणात समस्या उद्भवते कारण API प्रतिसाद नेहमी JSON स्वरूपात असण्याची हमी नसते. तपासून सामग्री-प्रकार शीर्षलेख, दुसरा उपाय खात्री करतो की प्रतिसाद हे विश्लेषित करण्याचा प्रयत्न करण्यापूर्वी प्रत्यक्षात JSON स्वरूपात आहे. हे स्क्रिप्टला HTML त्रुटी पृष्ठ (जसे की DOCTYPE त्रुटीमधील एक) JSON म्हणून पार्स करण्याचा प्रयत्न करण्यापासून प्रतिबंधित करण्यास मदत करते, ज्यामुळे "अनपेक्षित टोकन' होईल.

तिसऱ्या सोल्यूशनमध्ये, लक्ष चाचणीकडे वळवले जाते. येथे, युनिट चाचण्या मोचा आणि चाय लायब्ररी वापरून कार्यान्वित केले जातात. वेगवेगळ्या वातावरणात आणि परिस्थितींमध्ये कोड अपेक्षेप्रमाणे वागतो याची खात्री करण्यासाठी युनिट चाचणी ही एक महत्त्वाची पायरी आहे. API कॉल्स स्टबिंग करून, चाचण्या व्हर्टेक्स AI सेवेतील विविध प्रतिसादांचे अनुकरण करू शकतात, विकासकांना कोड यश आणि त्रुटी दोन्ही प्रकरणे योग्यरित्या हाताळू शकतात हे सत्यापित करण्यास अनुमती देतात. हा दृष्टिकोन खात्री देतो की अंतिम उत्पादन अधिक लवचिक आणि विश्वासार्ह आहे, कारण संभाव्य परिणामांच्या श्रेणीसाठी त्याची चाचणी केली गेली आहे.

// 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?");

१

// 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 मधील व्हर्टेक्स एआय प्रतिसाद समस्या समजून घेणे

सोबत काम करताना Google Cloud Vertex AI Node.js मध्ये, API आणि ऍप्लिकेशन दरम्यान डेटाची देवाणघेवाण कशी केली जाते हे विचारात घेण्यासारखे महत्त्वाचे पैलू आहे. या परिस्थितीमध्ये पाहिल्याप्रमाणे, एक सामान्य समस्या अपेक्षित JSON स्वरूपाऐवजी अनपेक्षित HTML प्रतिसाद प्राप्त करत आहे. यामुळे वाक्यरचना त्रुटी येऊ शकतात, जसे की "अनपेक्षित टोकन DOCTYPE," जे घडतात कारण कोड JSON प्रमाणे HTML पार्स करण्याचा प्रयत्न करतो. मूळ कारण सहसा चुकीची कॉन्फिगर केलेली विनंती, चुकीचा API एंडपॉइंट किंवा प्रमाणीकरणातील समस्या असते.

याव्यतिरिक्त, हे लक्षात ठेवणे महत्वाचे आहे Node.js सारख्या कमांड-लाइन टूल्सपेक्षा वेगळ्या पद्धतीने कार्य करते cURL. CURL HTTP वर API शी थेट संवाद साधत असताना, Node.js Google Cloud SDK सारख्या पॅकेजचा वापर करते. ही लायब्ररी अमूर्ततेचे स्तर जोडतात, म्हणजे योग्य डेटा एक्सचेंज सुनिश्चित करण्यासाठी अतिरिक्त त्रुटी हाताळणी आणि प्रमाणीकरण आवश्यक आहे. हेडर योग्यरित्या सेट करणे, विशेषत: विनंत्या आणि प्रतिसाद या दोन्हीसाठी "सामग्री-प्रकार", API कॉल सहजतेने हाताळण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.

आणखी एक घटक ज्यामुळे त्रुटी येऊ शकतात नेटवर्क कॉन्फिगरेशन किंवा स्थानिक वातावरण सेटिंग्ज. स्थानिक मशीनवर Vertex AI SDK चालवताना, CLI वातावरण क्लाउड-आधारित वातावरणापेक्षा वेगळे वागू शकते. स्थानिक प्रॉक्सी सेटिंग्ज, फायरवॉल कॉन्फिगरेशन किंवा गहाळ पर्यावरण व्हेरिएबल्स यासारख्या समस्या व्हर्टेक्स एआयच्या प्रतिसादावर परिणाम करू शकतात. अशा प्रकारे, विकासकांनी हे सुनिश्चित केले पाहिजे की त्यांचे स्थानिक वातावरण त्यांच्यामध्ये स्विच करताना विसंगती टाळण्यासाठी शक्य तितक्या जवळून क्लाउड वातावरणाची नक्कल करते.