ඔබේ සොෆ්ට්වෙයා ආරක්ෂක විශ්ලේෂණය ස්වයංක්රීයව ලබා දෙන AI මොඩලයක් භාවිතා කරනවානම්, එහි ප්රතිඵලය නිතර වැරදි JSON ආකෘතියෙන් බිඳ වැටෙන්න පුළුවන්. පසුගිය වසරේ දෙසතියක් පුරා ලේඛකයා පරීක්ෂා කළ පද්ධතියේ 20% ක් පමණ වාරයන්හි JSON.parse දෝෂයක් හේතුවෙන් ක්රියාත්මක වීම අසාර්ථක වුණා.
ඇත්ත වශයෙන්ම, මොඩලය (qwen2.5‑coder:7b) ආරක්ෂක ගැටළු හඳුනා ගැනීමට හොඳයි. ප්රශ්නය එහි ප්රතිඵලය JSON ලෙස ආවරණය කරන ආකාරයේ – අතිරේක කොමාව, අසාමාන්ය වචන, හෝ සම්පූර්ණ වාක්යයක් තුළ JSON ඇතුළත් කිරීම – නිසා පරිගණකය එය පාර්ස් කරගත නොහැකි වුණා.
ලේඛකයා මුලින් නිර්මාණය කළ සංකීර්ණ සන්ධිගත (nested) ස්කීමා එක, බහු‑තට්ටු වස්තු, විකල්ප (optional) ක්ෂේත්ර, සහ මිශ්ර දත්ත වර්ග (float, string, array) එකට එකතු කර තිබුණා. මෙවැනි සංකීර්ණතාවයක් 7B මොඩලයක් සඳහා ඉතා බරපතලයි; මොඩලය අවධානයේ පදනමෙන් වැරදි තැනට වැටෙයි, වක්රවලක් අමතක වෙයි, හෝ අනිතික කොමාවක් එක් කරයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම ගැටලුව සරල කිරීමෙන් ශ්රී ලාංකීය සංවර්ධකයන්ට, සිසුන්ට, සහ ව්යාපාරිකයන්ට විශාල ප්රයෝජන ඇත. සරල, තට්ටු‑එක්ක නොවන JSON ස්කීමා භාවිතා කිරීමෙන් AI‑මූලික ආරක්ෂක පරීක්ෂණ පද්ධතියේ විශ්වාසනීයතාවය ඉහළ යයි. මෙය සිසුන්ට මූලික API නිර්මාණය හා දත්ත වලංගු කිරීම (validation) පිළිබඳ හොඳ උදාහරණයක් වන අතර, සංවර්ධකයන්ට කාලය ඉතිරි කර ගත හැකිය. ව්යාපාරිකයන්ට, විශේෂයෙන් සයිබර් ආරක්ෂාවට ගැඹුරු අවශ්යතාවයක් ඇති ආයතන සඳහා, ස්වයංක්රීය වාර්තා නිර්මාණය දැඩිව භාවිතා කරමින් මිනිස් දෝෂ අවදානම අඩු කරගත හැක.
ලේඛකයා අවසාන වශයෙන් flat schema එකක් ගොඩනැගීය: එක්‑තට්ටු වස්තු, enum වර්ග, සහ සියලු ක්ෂේත්ර අනිවාර්ය (required) කරමින්. Zod භාෂාවෙන් (zod) මෙම ස්කීමා සකස් කර, ආදර්ශය සම්පූර්ණයෙන්ම සත්ය පරීක්ෂණයකින් (validation) පසු පද්ධතියේ අනෙකුත් කොඩ් එකට ආරක්ෂිතව ලබා දේ.
අවසන් වශයෙන්, AI‑මූලික ආරක්ෂක වාර්තා නිර්මාණයේ “ඉදිරියට යාම” යනු, මොඩලය නිර්මාණය කරන JSON එකේ සරලත්වය සහ එහි ව්යාපාරික නීති (validation) අඩංගු කිරීමයි. මෙය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට නව මට්ටමක් ගෙන එයි.
