Vertex AI generateContent کی خرابی کو حل کرنا: Node.js میں غیر متوقع ٹوکن DOCTYPE

Node.js میں Vertex AI generateContent DOCTYPE کی خرابی کو سمجھنا

جب انضمام Google Cloud Vertex AI کے ساتھ Node.js، ڈویلپرز کو بعض اوقات غیر متوقع غلطیوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جیسے "غیر متوقع ٹوکن DOCTYPE" مسئلہ۔ یہ خرابی عام طور پر اس وقت ہوتی ہے جب کوڈ کو چلانے کی کوشش کرتے ہیں جو اس کے ساتھ ٹھیک کام کرتا ہے۔ cURL، لیکن Node.js ماحول میں ناکام ہوجاتا ہے۔ اس طرح کے مسائل مایوس کن ہو سکتے ہیں، خاص طور پر ان لوگوں کے لیے جو Vertex AI میں نئے ہیں۔

غلطی کا پیغام، جس میں DOCTYPE اور غلط JSON کے حوالہ جات شامل ہیں، اکثر اس بات کا اشارہ ہوتا ہے کہ API کا جواب متوقع شکل میں نہیں ہے۔ ایسا اس وقت ہوتا ہے جب HTML مواد کو متوقع JSON جواب کے بجائے واپس کر دیا جاتا ہے، جس سے کارروائی کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ ایسے معاملات میں، خرابیوں کا سراغ لگانا ضروری ہو جاتا ہے۔

اگرچہ غلطی کوڈ کے اندر موجود مسائل کی طرف اشارہ کر سکتی ہے، جیسے کہ غلط درخواست کو ہینڈل کرنا، تاہم سیٹ اپ کے ممکنہ مسائل کی بھی چھان بین کرنا بہت ضروری ہے، خاص طور پر استعمال کرتے وقت گوگل کلاؤڈ CLI مقامی مشین پر، جیسے ونڈوز۔ اگرچہ Vertex AI دستاویزات نمونہ کوڈ پیش کرتی ہیں، ماحول کے سیٹ اپ میں معمولی فرق تضادات کا سبب بن سکتا ہے۔

یہ مضمون اس خرابی کی تفصیلات میں غوطہ لگاتا ہے اور عام ٹربل شوٹنگ کے اقدامات کو تلاش کرتا ہے۔ ہم کوڈ کے ٹکڑوں کی جانچ کریں گے، ممکنہ وجوہات کو تلاش کریں گے، اور Vertex AI کے generateContent فنکشن میں DOCTYPE کی غلطی کا سامنا کرنے والے ڈویلپرز کے لیے عملی حل پیش کریں گے۔

ورٹیکس اے آئی اسکرپٹ اور ایرر ہینڈلنگ کو توڑنا

پہلے فراہم کردہ اسکرپٹ کو استعمال کرتے ہوئے مواد تیار کرنے کے عمل کو سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ Google Cloud Vertex AI Node.js ماحول میں۔ اسکرپٹ کا بنیادی مقصد صارف کا ان پٹ بھیج کر اور AI کا جواب حاصل کرکے Vertex AI جنریٹو ماڈلز، جیسے "gemini-1.0-pro" سے استفسار کرنا ہے۔ تاہم، APIs کو ہینڈل کرتے وقت، JSON کے بجائے HTML مواد وصول کرنے جیسے غیر متوقع مسائل پیش آ سکتے ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں اہم طریقے اور غلطی سے نمٹنے کی تکنیکیں عمل میں آتی ہیں۔ اسکرپٹ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ جواب کو JSON فارمیٹ میں مناسب طریقے سے پارس کیا گیا ہے، "DOCTYPE غلطی" مسئلہ کا ذکر کیا گیا ہے۔

پہلا حل استعمال کرتے ہوئے غلطی سے نمٹنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ کوشش کرو... پکڑو بلاک یہ یقینی بناتا ہے کہ اگر کال کرنے کے دوران کسی غلطی کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مواد پیدا کریں۔ فنکشن، اسکرپٹ کریش نہیں ہوتا ہے۔ اس کے بجائے، غلطی پکڑی گئی ہے، اور ایک معنی خیز پیغام کنسول میں لاگ ان ہو گیا ہے۔ Google Cloud Vertex AI جیسی بیرونی خدمات سے نمٹنے کے دوران اس قسم کی مضبوط خرابی سے نمٹنے کے لیے خاص طور پر اہم ہوتا ہے، جہاں نیٹ ورک کے مسائل یا غلط API جوابات ناکامی کا باعث بن سکتے ہیں۔ مزید برآں، غیر مطابقت پذیر افعال کا استعمال اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ API کال کو دوسرے آپریشنز کو بلاک کیے بغیر مناسب طریقے سے ہینڈل کیا جائے، جو کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ضروری ہے۔

اسکرپٹ میں ایک اور کلیدی عنصر کا استعمال ہے۔ result.json()، جو API کے جواب کو قابل استعمال شکل میں پارس کرنے کے لیے اہم ہے۔ اس معاملے میں مسئلہ پیدا ہوتا ہے کیونکہ API کا جواب ہمیشہ JSON فارمیٹ میں ہونے کی ضمانت نہیں دیتا ہے۔ کو چیک کرکے مواد کی قسم ہیڈر، دوسرا حل اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تجزیہ کرنے کی کوشش کرنے سے پہلے جواب اصل میں JSON فارمیٹ میں ہو۔ اس سے اسکرپٹ کو HTML غلطی والے صفحہ (جیسے DOCTYPE کی غلطی میں) کو JSON کے طور پر پارس کرنے کی کوشش کرنے سے روکنے میں مدد ملتی ہے، جو "غیر متوقع ٹوکن" کی طرف لے جائے گا۔

تیسرے حل میں، توجہ جانچ کی طرف منتقل ہوتی ہے۔ یہاں، یونٹ ٹیسٹ موچا اور چائی لائبریریوں کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جاتا ہے۔ یونٹ ٹیسٹنگ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ایک اہم قدم ہے کہ کوڈ مختلف ماحول اور منظرناموں میں توقع کے مطابق برتاؤ کرتا ہے۔ API کالوں کو سٹب کرنے سے، ٹیسٹ Vertex AI سروس کے مختلف جوابات کی نقالی کر سکتے ہیں، جس سے ڈویلپرز کو یہ تصدیق کرنے کی اجازت ملتی ہے کہ کوڈ کامیابی اور غلطی دونوں صورتوں کو صحیح طریقے سے ہینڈل کر سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ حتمی مصنوع زیادہ لچکدار اور قابل اعتماد ہے، کیونکہ اس کو ممکنہ نتائج کی ایک حد کے لیے آزمایا گیا ہے۔

// 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 میں Vertex AI رسپانس کے مسائل کو سمجھنا

کے ساتھ کام کرتے وقت Google Cloud Vertex AI Node.js میں، غور کرنے کا ایک اہم پہلو یہ ہے کہ API اور ایپلیکیشن کے درمیان ڈیٹا کا تبادلہ کیسے ہوتا ہے۔ ایک عام مسئلہ، جیسا کہ اس منظر نامے میں دیکھا گیا ہے، متوقع JSON فارمیٹ کے بجائے ایک غیر متوقع HTML جواب موصول ہو رہا ہے۔ اس سے نحو کی خرابیاں ہو سکتی ہیں، جیسے کہ "غیر متوقع ٹوکن DOCTYPE"، جو اس لیے ہوتی ہیں کیونکہ کوڈ HTML کو اس طرح پارس کرنے کی کوشش کرتا ہے جیسے یہ JSON ہو۔ بنیادی وجہ عام طور پر غلط کنفیگر شدہ درخواست، غلط API اینڈ پوائنٹ، یا تصدیق کے ساتھ مسئلہ ہے۔

اس کے علاوہ، یہ یاد رکھنا ضروری ہے Node.js جیسے کمانڈ لائن ٹولز سے مختلف طریقے سے کام کرتا ہے۔ cURL. جبکہ سی آر ایل HTTP پر API کے ساتھ براہ راست تعامل کرتا ہے، Node.js گوگل کلاؤڈ SDK جیسے پیکجز کا استعمال کرتا ہے۔ یہ لائبریریاں تجرید کی تہوں کو شامل کرتی ہیں، یعنی ڈیٹا کے مناسب تبادلے کو یقینی بنانے کے لیے اضافی غلطی سے نمٹنے اور توثیق ضروری ہے۔ ہیڈرز کو درست طریقے سے ترتیب دینا، خاص طور پر درخواستوں اور جوابات دونوں کے لیے "مواد کی قسم"، API کالوں کو آسانی سے سنبھالنے کے لیے اہم ہے۔

ایک اور عنصر جو غلطیوں کا باعث بن سکتا ہے وہ ہے نیٹ ورک کنفیگریشن یا مقامی ماحول کی ترتیبات۔ مقامی مشین پر Vertex AI SDK چلاتے وقت، CLI ماحول کلاؤڈ بیسڈ ماحول سے مختلف طریقے سے برتاؤ کر سکتا ہے۔ مقامی پراکسی سیٹنگز، فائر وال کنفیگریشنز، یا ماحول کے متغیرات جیسے مسائل Vertex AI کے ردعمل کو متاثر کر سکتے ہیں۔ اس طرح، ڈویلپرز کو اس بات کو یقینی بنانا چاہیے کہ ان کا مقامی ماحول بادل کے ماحول کی ممکنہ حد تک قریب سے نقل کرتا ہے تاکہ ان کے درمیان سوئچ کرتے وقت تضادات سے بچا جا سکے۔