Vertex AI జనరేట్ కంటెంట్ ఎర్రర్‌ని పరిష్కరిస్తోంది: Node.jsలో ఊహించని టోకెన్ DOCTYPE

Node.jsలో వెర్టెక్స్ AI జనరేట్ కంటెంట్ డాక్టీప్ ఎర్రర్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

విలీనం చేసినప్పుడు Google క్లౌడ్ వెర్టెక్స్ AI తో Node.js, డెవలపర్లు కొన్నిసార్లు "అనుకోని టోకెన్ DOCTYPE" సమస్య వంటి ఊహించని లోపాలను ఎదుర్కొంటారు. సాధారణంగా బాగా పనిచేసే కోడ్‌ని అమలు చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు ఈ లోపం సంభవిస్తుంది వలయములుగా, కానీ Node.js వాతావరణంలో విఫలమవుతుంది. ముఖ్యంగా వెర్టెక్స్ AIకి కొత్త వారికి ఇటువంటి సమస్యలు నిరాశ కలిగిస్తాయి.

DOCTYPE మరియు చెల్లని JSONకు సంబంధించిన సూచనలను కలిగి ఉన్న దోష సందేశం, తరచుగా API నుండి ప్రతిస్పందన ఆశించిన ఆకృతిలో లేదని సూచిస్తుంది. ఊహించిన JSON ప్రతిస్పందనకు బదులుగా HTML కంటెంట్ తిరిగి వచ్చినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది, ఇది ప్రాసెస్ చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది. అటువంటి సందర్భాలలో, ట్రబుల్షూటింగ్ అవసరం అవుతుంది.

లోపం కోడ్‌లోని సరికాని అభ్యర్థన నిర్వహణ వంటి సమస్యలను సూచించినప్పటికీ, సంభావ్య సెటప్ సమస్యలను పరిశోధించడం కూడా కీలకం, ముఖ్యంగా ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు Google క్లౌడ్ CLI Windows వంటి స్థానిక మెషీన్‌లో. Vertex AI డాక్యుమెంటేషన్ నమూనా కోడ్‌ను అందించినప్పటికీ, పర్యావరణ సెటప్‌లో స్వల్ప వ్యత్యాసాలు అసమానతలను కలిగిస్తాయి.

ఈ వ్యాసం ఈ లోపం యొక్క ప్రత్యేకతలను పరిశీలిస్తుంది మరియు సాధారణ ట్రబుల్షూటింగ్ దశలను అన్వేషిస్తుంది. మేము కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను పరిశీలిస్తాము, సంభావ్య కారణాలను అన్వేషిస్తాము మరియు Vertex AI యొక్క జనరేట్ కంటెంట్ ఫంక్షన్‌లో DOCTYPE లోపాన్ని ఎదుర్కొంటున్న డెవలపర్‌ల కోసం ఆచరణాత్మక పరిష్కారాలను అందిస్తాము.

వెర్టెక్స్ AI స్క్రిప్ట్ మరియు ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్‌ను విచ్ఛిన్నం చేయడం

ముందుగా అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు ఉపయోగించి కంటెంట్‌ను రూపొందించే ప్రక్రియను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి Google క్లౌడ్ వెర్టెక్స్ AI Node.js వాతావరణంలో. వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌ను పంపడం మరియు AI ప్రతిస్పందనను స్వీకరించడం ద్వారా "gemini-1.0-pro" వంటి Vertex AI ఉత్పాదక నమూనాలను ప్రశ్నించడం స్క్రిప్ట్ యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశ్యం. అయినప్పటికీ, APIలను హ్యాండిల్ చేస్తున్నప్పుడు, JSONకి బదులుగా HTML కంటెంట్‌ని స్వీకరించడం వంటి ఊహించని సమస్యలు సంభవించవచ్చు. ఇక్కడే క్లిష్టమైన పద్ధతులు మరియు లోపం-నిర్వహణ పద్ధతులు అమలులోకి వస్తాయి. ప్రతిస్పందన సరిగ్గా JSON ఫార్మాట్‌లోకి అన్వయించబడిందని స్క్రిప్ట్ నిర్ధారిస్తుంది, "డాక్టైప్ లోపం" సమస్య ప్రస్తావించబడింది.

మొదటి పరిష్కారం ఉపయోగించి లోపం నిర్వహణపై దృష్టి పెడుతుంది ప్రయత్నించండి...పట్టుకోండి నిరోధించు. కాల్ చేస్తున్నప్పుడు లోపం ఎదురైనట్లయితే ఇది నిర్ధారిస్తుంది కంటెంట్‌ను రూపొందించండి ఫంక్షన్, స్క్రిప్ట్ క్రాష్ కాదు. బదులుగా, లోపం గుర్తించబడింది మరియు అర్థవంతమైన సందేశం కన్సోల్‌కు లాగ్ చేయబడింది. నెట్‌వర్క్ సమస్యలు లేదా సరికాని API ప్రతిస్పందనలు వైఫల్యాలకు దారితీసే Google Cloud Vertex AI వంటి బాహ్య సేవలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ రకమైన దృఢమైన లోపం నిర్వహణ చాలా ముఖ్యం. ఇంకా, అసమకాలిక ఫంక్షన్‌ల ఉపయోగం ఇతర కార్యకలాపాలను నిరోధించకుండా API కాల్ సరిగ్గా నిర్వహించబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అవసరం.

స్క్రిప్ట్‌లోని మరొక ముఖ్య అంశం ఉపయోగం result.json(), ఇది API యొక్క ప్రతిస్పందనను ఉపయోగించదగిన ఆకృతిలో అన్వయించడం కోసం కీలకమైనది. API ప్రతిస్పందన ఎల్లప్పుడూ JSON ఆకృతిలో ఉంటుందని హామీ ఇవ్వబడనందున ఈ సందర్భంలో సమస్య తలెత్తుతుంది. తనిఖీ చేయడం ద్వారా కంటెంట్-రకం హెడర్, రెండవ పరిష్కారం దానిని అన్వయించడానికి ప్రయత్నించే ముందు ప్రతిస్పందన వాస్తవానికి JSON ఆకృతిలో ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది HTML ఎర్రర్ పేజీని (DOCTYPE ఎర్రర్‌లో ఉన్నటువంటి) JSON వలె అన్వయించడానికి ప్రయత్నించకుండా స్క్రిప్ట్‌ను నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది "అనుకోని టోకెన్'కి దారి తీస్తుంది.

మూడవ పరిష్కారంలో, దృష్టి పరీక్షకు మారుతుంది. ఇక్కడ, యూనిట్ పరీక్షలు మోచా మరియు చాయ్ లైబ్రరీలను ఉపయోగించి అమలు చేస్తారు. యూనిట్ టెస్టింగ్ అనేది విభిన్న వాతావరణాలు మరియు దృశ్యాలలో ఊహించిన విధంగా కోడ్ ప్రవర్తిస్తుందని నిర్ధారించుకోవడంలో కీలకమైన దశ. API కాల్‌లను స్టబ్ చేయడం ద్వారా, పరీక్షలు వెర్టెక్స్ AI సేవ నుండి వివిధ ప్రతిస్పందనలను అనుకరించగలవు, డెవలపర్‌లను కోడ్ విజయవంతం మరియు ఎర్రర్ కేసులను సరిగ్గా నిర్వహించగలదని ధృవీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ విధానం తుది ఉత్పత్తి మరింత స్థితిస్థాపకంగా మరియు నమ్మదగినదని నిర్ధారిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది సాధ్యమయ్యే ఫలితాల శ్రేణి కోసం పరీక్షించబడింది.

// 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.jsలో వెర్టెక్స్ AI ప్రతిస్పందన సమస్యలను అర్థం చేసుకోవడం

తో పని చేస్తున్నప్పుడు Google క్లౌడ్ వెర్టెక్స్ AI Node.jsలో, API మరియు అప్లికేషన్ మధ్య డేటా ఎలా మార్పిడి చేయబడుతుందనేది పరిగణించవలసిన ముఖ్య అంశం. ఈ దృష్టాంతంలో చూసినట్లుగా, ఒక సాధారణ సమస్య, ఊహించిన JSON ఆకృతికి బదులుగా ఊహించని HTML ప్రతిస్పందనను అందుకుంటుంది. ఇది "అనుకోని టోకెన్ DOCTYPE" వంటి సింటాక్స్ దోషాలకు దారి తీయవచ్చు, ఎందుకంటే కోడ్ JSON లాగా HTMLని అన్వయించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. మూల కారణం సాధారణంగా తప్పుగా కాన్ఫిగర్ చేయబడిన అభ్యర్థన, తప్పు API ముగింపు లేదా ప్రామాణీకరణతో సమస్య.

అదనంగా, ఇది గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం Node.js వంటి కమాండ్-లైన్ సాధనాల కంటే భిన్నంగా పనిచేస్తుంది వలయములుగా. CURL నేరుగా HTTP ద్వారా APIతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు, Node.js Google క్లౌడ్ SDK వంటి ప్యాకేజీలను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ లైబ్రరీలు సంగ్రహణ పొరలను జోడిస్తాయి, అంటే సరైన డేటా మార్పిడిని నిర్ధారించడానికి అదనపు లోపం నిర్వహణ మరియు ధ్రువీకరణ అవసరం. హెడర్‌లను సరిగ్గా సెటప్ చేయడం, ముఖ్యంగా అభ్యర్థనలు మరియు ప్రతిస్పందనల కోసం "కంటెంట్-టైప్" API కాల్‌లను సజావుగా నిర్వహించడానికి కీలకం.

లోపాలకు దారితీసే మరొక అంశం నెట్‌వర్క్ కాన్ఫిగరేషన్ లేదా స్థానిక పర్యావరణ సెట్టింగ్‌లు. స్థానిక మెషీన్‌లో Vertex AI SDKని అమలు చేస్తున్నప్పుడు, CLI పర్యావరణం క్లౌడ్-ఆధారిత వాతావరణం కంటే భిన్నంగా ప్రవర్తించవచ్చు. స్థానిక ప్రాక్సీ సెట్టింగ్‌లు, ఫైర్‌వాల్ కాన్ఫిగరేషన్‌లు లేదా మిస్సింగ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్ వంటి సమస్యలు Vertex AI నుండి ప్రతిస్పందనను ప్రభావితం చేయవచ్చు. అందువల్ల, డెవలపర్‌లు వాటి మధ్య మారేటప్పుడు అసమానతలను నివారించడానికి వారి స్థానిక వాతావరణం క్లౌడ్ వాతావరణాన్ని వీలైనంత దగ్గరగా అనుకరించేలా చూసుకోవాలి.