Vertex AI உருவாக்கும் உள்ளடக்கப் பிழையைத் தீர்க்கிறது: Node.js இல் எதிர்பாராத டோக்கன் டாக்டைப்

Node.js இல் Vertex AI உருவாக்கும் Content DOCTYPE பிழையைப் புரிந்துகொள்வது

ஒருங்கிணைக்கும்போது Google Cloud Vertex AI உடன் Node.js, டெவலப்பர்கள் சில நேரங்களில் "எதிர்பாராத டோக்கன் DOCTYPE" சிக்கல் போன்ற எதிர்பாராத பிழைகளை எதிர்கொள்கின்றனர். சிறப்பாகச் செயல்படும் குறியீட்டை இயக்க முயற்சிக்கும்போது இந்தப் பிழை பொதுவாக ஏற்படுகிறது சுருட்டை, ஆனால் Node.js சூழலில் தோல்வியடைகிறது. குறிப்பாக Vertex AIக்கு புதிதாக வருபவர்களுக்கு இத்தகைய பிரச்சனைகள் வெறுப்பாக இருக்கலாம்.

DOCTYPE மற்றும் தவறான JSON பற்றிய குறிப்புகளை உள்ளடக்கிய பிழை செய்தி, பெரும்பாலும் API இலிருந்து வரும் பதில் எதிர்பார்த்த வடிவத்தில் இல்லை என்பதற்கான அறிகுறியாகும். எதிர்பார்க்கப்படும் JSON பதிலுக்குப் பதிலாக HTML உள்ளடக்கம் திரும்பப் பெறப்படும்போது இது நிகழ்கிறது, இது செயலாக்கத்தை கடினமாக்குகிறது. இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், சரிசெய்தல் அவசியம்.

தவறான கோரிக்கை கையாளுதல் போன்ற குறியீட்டில் உள்ள சிக்கல்களை பிழை சுட்டிக்காட்டலாம், குறிப்பாக பயன்படுத்தும் போது, ​​சாத்தியமான அமைவு சிக்கல்களை ஆராய்வது மிகவும் முக்கியமானது. Google Cloud CLI விண்டோஸ் போன்ற உள்ளூர் கணினியில். Vertex AI ஆவணங்கள் மாதிரிக் குறியீட்டை வழங்கினாலும், சூழல் அமைப்பில் ஏற்படும் சிறிய வேறுபாடுகள் முரண்பாடுகளை ஏற்படுத்தும்.

இந்தக் கட்டுரையானது இந்தப் பிழையின் பிரத்தியேகங்களுக்குள் நுழைந்து பொதுவான சரிசெய்தல் படிகளை ஆராய்கிறது. குறியீட்டு துணுக்குகளை ஆராய்வோம், சாத்தியமான காரணங்களை ஆராய்வோம், மற்றும் Vertex AI இன் உருவாக்க உள்ளடக்க செயல்பாட்டில் DOCTYPE பிழையை எதிர்கொள்ளும் டெவலப்பர்களுக்கு நடைமுறை தீர்வுகளை வழங்குவோம்.

வெர்டெக்ஸ் AI ஸ்கிரிப்டை உடைத்தல் மற்றும் பிழை கையாளுதல்

முன்னர் வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்டுகள், உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கும் செயல்முறையை கையாளும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன Google Cloud Vertex AI ஒரு Node.js சூழலில். ஸ்கிரிப்ட்டின் முக்கிய நோக்கம், "ஜெமினி-1.0-ப்ரோ" போன்ற வெர்டெக்ஸ் AI உருவாக்கும் மாதிரிகளை, பயனர் உள்ளீட்டை அனுப்பி, AI இன் பதிலைப் பெறுவதன் மூலம் வினவுவதாகும். இருப்பினும், APIகளைக் கையாளும் போது, ​​JSONக்குப் பதிலாக HTML உள்ளடக்கத்தைப் பெறுவது போன்ற எதிர்பாராத சிக்கல்கள் ஏற்படலாம். இங்குதான் முக்கியமான முறைகள் மற்றும் பிழை கையாளும் நுட்பங்கள் செயல்படுகின்றன. "டாக்டைப் பிழை" பிரச்சினை குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது.

முதல் தீர்வு பிழை கையாளுதலில் கவனம் செலுத்துகிறது முயற்சி...பிடி தொகுதி. அழைக்கும் போது பிழை ஏற்பட்டால் இது உறுதி செய்கிறது உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குகிறது செயல்பாடு, ஸ்கிரிப்ட் செயலிழக்காது. அதற்கு பதிலாக, பிழை பிடிபட்டது, மேலும் ஒரு அர்த்தமுள்ள செய்தி கன்சோலில் உள்நுழைந்தது. Google Cloud Vertex AI போன்ற வெளிப்புறச் சேவைகளைக் கையாளும் போது இந்த வகையான வலுவான பிழை கையாளுதல் மிகவும் முக்கியமானது, நெட்வொர்க் சிக்கல்கள் அல்லது தவறான API பதில்கள் தோல்விகளை ஏற்படுத்தலாம். மேலும், ஒத்திசைவற்ற செயல்பாடுகளின் பயன்பாடு மற்ற செயல்பாடுகளைத் தடுக்காமல் API அழைப்பு சரியாகக் கையாளப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, இது செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு அவசியம்.

ஸ்கிரிப்ட்டின் மற்றொரு முக்கிய அம்சம் பயன்பாடு ஆகும் result.json(), இது API இன் பதிலைப் பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவத்தில் பாகுபடுத்துவதற்கு முக்கியமானது. ஏபிஐ பதில் எப்போதும் JSON வடிவத்தில் இருக்கும் என்று உத்தரவாதம் அளிக்கப்படாததால் இந்த விஷயத்தில் சிக்கல் எழுகிறது. சரிபார்ப்பதன் மூலம் உள்ளடக்க வகை தலைப்பு, இரண்டாவது தீர்வு அதை அலச முயற்சிக்கும் முன் பதில் உண்மையில் JSON வடிவத்தில் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. HTML பிழைப் பக்கத்தை (DOCTYPE பிழையில் உள்ளதைப் போல) JSON ஆக அலசுவதற்கு ஸ்கிரிப்ட் முயற்சிப்பதைத் தடுக்க இது உதவுகிறது, இது "எதிர்பாராத டோக்கனுக்கு' வழிவகுக்கும்.

மூன்றாவது தீர்வு, கவனம் சோதனைக்கு மாறுகிறது. இங்கே, அலகு சோதனைகள் மோச்சா மற்றும் சாய் நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது. வெவ்வேறு சூழல்களிலும் காட்சிகளிலும் குறியீடு எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுவதை உறுதிசெய்வதில் அலகு சோதனை ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஏபிஐ அழைப்புகளைத் தடுப்பதன் மூலம், சோதனைகள் வெர்டெக்ஸ் ஏஐ சேவையிலிருந்து பல்வேறு பதில்களை உருவகப்படுத்தலாம், இது குறியீடு வெற்றி மற்றும் பிழை நிகழ்வுகளை சரியாகக் கையாளும் என்பதை டெவலப்பர்கள் சரிபார்க்க அனுமதிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை இறுதி தயாரிப்பு மிகவும் நெகிழ்வானதாகவும் நம்பகமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது, ஏனெனில் இது சாத்தியமான விளைவுகளின் வரம்பிற்கு சோதிக்கப்பட்டது.

// 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 இல் Vertex AI பதில் சிக்கல்களைப் புரிந்துகொள்வது

உடன் பணிபுரியும் போது Google Cloud Vertex AI Node.js இல், API மற்றும் பயன்பாட்டிற்கு இடையில் தரவு எவ்வாறு பரிமாறப்படுகிறது என்பது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய முக்கிய அம்சமாகும். இந்தச் சூழ்நிலையில் காணப்படுவது போல் ஒரு பொதுவான சிக்கல், எதிர்பார்க்கப்படும் JSON வடிவமைப்பிற்குப் பதிலாக எதிர்பாராத HTML பதிலைப் பெறுகிறது. இது "எதிர்பாராத டோக்கன் DOCTYPE" போன்ற தொடரியல் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும், ஏனெனில் குறியீடு HTML ஐ JSON போல் பாகுபடுத்த முயற்சிக்கிறது. மூல காரணம் பொதுவாக தவறாக உள்ளமைக்கப்பட்ட கோரிக்கை, தவறான API இறுதிப்புள்ளி அல்லது அங்கீகரிப்பதில் சிக்கல்.

கூடுதலாக, அதை நினைவில் கொள்வது அவசியம் Node.js போன்ற கட்டளை வரி கருவிகளை விட வித்தியாசமாக செயல்படுகிறது சுருட்டை. CURL ஆனது HTTP மூலம் API உடன் நேரடியாக தொடர்பு கொள்ளும்போது, ​​Node.js ஆனது Google Cloud SDK போன்ற தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த நூலகங்கள் சுருக்கத்தின் அடுக்குகளைச் சேர்க்கின்றன, அதாவது சரியான தரவுப் பரிமாற்றத்தை உறுதிப்படுத்த கூடுதல் பிழை கையாளுதல் மற்றும் சரிபார்த்தல் அவசியம். தலைப்புகளை சரியாக அமைப்பது, குறிப்பாக கோரிக்கைகள் மற்றும் பதில்கள் ஆகிய இரண்டிற்கும் "உள்ளடக்கம்-வகை", API அழைப்புகளை சீராக கையாள்வதற்கு முக்கியமானதாகும்.

பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றொரு காரணி நெட்வொர்க் உள்ளமைவு அல்லது உள்ளூர் சூழல் அமைப்புகள். ஒரு உள்ளூர் கணினியில் Vertex AI SDK ஐ இயக்கும் போது, ​​CLI சூழல் கிளவுட் அடிப்படையிலான சூழலை விட வித்தியாசமாக செயல்படலாம். உள்ளூர் ப்ராக்ஸி அமைப்புகள், ஃபயர்வால் உள்ளமைவுகள் அல்லது விடுபட்ட சூழல் மாறிகள் போன்ற சிக்கல்கள் Vertex AI இன் பதிலைப் பாதிக்கலாம். எனவே, டெவலப்பர்கள் தங்கள் உள்ளூர் சூழல் மேகக்கணி சூழலை முடிந்தவரை நெருக்கமாகப் பிரதிபலிப்பதை உறுதிசெய்து, அவற்றுக்கிடையே மாறும்போது முரண்பாடுகளைத் தவிர்க்க வேண்டும்.