حل خطأ Vertex AI createContent Error: رمز مميز غير متوقع DOCTYPE في Node.js

فهم خطأ Vertex AI generatorContent DOCTYPE في Node.js

عند التكامل جوجل كلاود فيرتكس AI مع Node.js، يواجه المطورون أحيانًا أخطاء غير متوقعة، مثل مشكلة "Unexpected Token DOCTYPE". يحدث هذا الخطأ عادةً عند محاولة تشغيل تعليمات برمجية تعمل بشكل جيد معها حليقة، ولكنه يفشل في بيئة Node.js. يمكن أن تكون مثل هذه المشكلات محبطة، خاصة بالنسبة لأولئك الجدد في Vertex AI.

غالبًا ما تكون رسالة الخطأ، التي تتضمن إشارات إلى DOCTYPE وJSON غير صالح، إشارة إلى أن الاستجابة من واجهة برمجة التطبيقات ليست بالتنسيق المتوقع. يحدث هذا عندما يتم إرجاع محتوى HTML بدلاً من استجابة JSON المتوقعة، مما يجعل من الصعب معالجته. في مثل هذه الحالات، يصبح استكشاف الأخطاء وإصلاحها أمرًا ضروريًا.

على الرغم من أن الخطأ قد يشير إلى مشكلات داخل التعليمات البرمجية، مثل التعامل مع الطلب بشكل غير صحيح، فمن الضروري أيضًا التحقيق في مشكلات الإعداد المحتملة، خاصة عند استخدام جوجل كلاود CLI على جهاز محلي، مثل ويندوز. على الرغم من أن وثائق Vertex AI تقدم نموذجًا للتعليمات البرمجية، إلا أن الاختلافات الطفيفة في إعداد البيئة يمكن أن تسبب عدم اتساق.

تتعمق هذه المقالة في تفاصيل هذا الخطأ وتستكشف الخطوات الشائعة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها. سنقوم بفحص مقتطفات التعليمات البرمجية، واستكشاف الأسباب المحتملة، وتقديم حلول عملية للمطورين الذين يواجهون خطأ DOCTYPE في وظيفة إنشاء المحتوى الخاصة بـ Vertex AI.

كسر البرنامج النصي Vertex AI ومعالجة الأخطاء

تم تصميم البرامج النصية المقدمة سابقًا للتعامل مع عملية إنشاء المحتوى باستخدام جوجل كلاود فيرتكس AI في بيئة Node.js. الغرض الرئيسي من البرنامج النصي هو الاستعلام عن نماذج Vertex AI التوليدية، مثل "gemini-1.0-pro"، عن طريق إرسال مدخلات المستخدم وتلقي استجابة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، عند التعامل مع واجهات برمجة التطبيقات، يمكن أن تحدث مشكلات غير متوقعة مثل تلقي محتوى HTML بدلاً من JSON. هذا هو المكان الذي تلعب فيه الأساليب الحاسمة وتقنيات معالجة الأخطاء. يضمن البرنامج النصي تحليل الاستجابة بشكل صحيح إلى تنسيق JSON، مما يمنع "نوع الوثيقة مشكلة "الخطأ المذكورة.

يركز الحل الأول على معالجة الأخطاء باستخدام حاول...امسك حاجز. وهذا يضمن أنه في حالة حدوث خطأ أثناء الاتصال بـ createContent وظيفة، لا يتعطل البرنامج النصي. بدلاً من ذلك، يتم اكتشاف الخطأ، ويتم تسجيل رسالة ذات معنى إلى وحدة التحكم. يعد هذا النوع من المعالجة القوية للأخطاء مهمًا بشكل خاص عند التعامل مع الخدمات الخارجية مثل Google Cloud Vertex AI، حيث قد تؤدي مشكلات الشبكة أو استجابات واجهة برمجة التطبيقات غير الصحيحة إلى حدوث أعطال. علاوة على ذلك، يضمن استخدام الوظائف غير المتزامنة معالجة استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) بشكل صحيح دون حظر العمليات الأخرى، وهو أمر ضروري لتحسين الأداء.

عنصر رئيسي آخر في البرنامج النصي هو استخدام نتيجة.json()، وهو أمر بالغ الأهمية لتحليل استجابة واجهة برمجة التطبيقات (API) إلى تنسيق قابل للاستخدام. تنشأ المشكلة في هذه الحالة لأنه ليس من المضمون دائمًا أن تكون استجابة واجهة برمجة التطبيقات بتنسيق JSON. عن طريق التحقق من نوع المحتوى header، يضمن الحل الثاني أن تكون الاستجابة بتنسيق JSON بالفعل قبل محاولة تحليلها. يساعد هذا في منع البرنامج النصي من محاولة تحليل صفحة خطأ HTML (مثل تلك الموجودة في خطأ DOCTYPE) كـ JSON، مما قد يؤدي إلى "الرمز المميز غير المتوقع"

وفي الحل الثالث، ينتقل التركيز إلى الاختبار. هنا، اختبارات الوحدة يتم تنفيذها باستخدام مكتبات Mocha وChai. يعد اختبار الوحدة خطوة حاسمة في ضمان عمل التعليمات البرمجية كما هو متوقع عبر بيئات وسيناريوهات مختلفة. من خلال إيقاف مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API)، يمكن للاختبارات محاكاة الاستجابات المختلفة من خدمة Vertex AI، مما يسمح للمطورين بالتحقق من أن الكود يمكنه التعامل مع حالات النجاح والخطأ بشكل صحيح. ويضمن هذا النهج أن يكون المنتج النهائي أكثر مرونة وموثوقية، حيث تم اختباره لمجموعة من النتائج المحتملة.

// 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();
  });
});

فهم مشكلات استجابة Vertex AI في Node.js

عند العمل مع جوجل كلاود فيرتكس AI في Node.js، الجانب الرئيسي الذي يجب مراعاته هو كيفية تبادل البيانات بين واجهة برمجة التطبيقات (API) والتطبيق. إحدى المشكلات الشائعة، كما هو موضح في هذا السيناريو، هي تلقي استجابة HTML غير متوقعة بدلاً من تنسيق JSON المتوقع. يمكن أن يؤدي هذا إلى أخطاء في بناء الجملة، مثل "الرمز المميز غير المتوقع DOCTYPE"، والذي يحدث لأن الكود يحاول تحليل HTML كما لو كان JSON. عادةً ما يكون السبب الجذري هو طلب تم تكوينه بشكل خاطئ، أو نقطة نهاية API غير صحيحة، أو مشكلة في المصادقة.

بالإضافة إلى ذلك، من المهم أن نتذكر ذلك Node.js يعمل بشكل مختلف عن أدوات سطر الأوامر مثل حليقة. بينما يتفاعل cURL مباشرة مع واجهة برمجة التطبيقات (API) عبر HTTP، فإن Node.js يستخدم حزمًا مثل Google Cloud SDK. تضيف هذه المكتبات طبقات من التجريد، مما يعني ضرورة معالجة الأخطاء الإضافية والتحقق من صحتها لضمان تبادل البيانات بشكل صحيح. يعد إعداد الرؤوس بشكل صحيح، وخاصة "نوع المحتوى" لكل من الطلبات والاستجابات، أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) بسلاسة.

هناك عامل آخر قد يؤدي إلى حدوث أخطاء وهو تكوين الشبكة أو إعدادات البيئة المحلية. عند تشغيل Vertex AI SDK على جهاز محلي، قد تتصرف بيئة CLI بشكل مختلف عن البيئة المستندة إلى السحابة. قد تؤثر مشكلات مثل إعدادات الوكيل المحلي أو تكوينات جدار الحماية أو متغيرات البيئة المفقودة على استجابة Vertex AI. وبالتالي، يجب على المطورين التأكد من أن بيئتهم المحلية تحاكي البيئة السحابية قدر الإمكان لتجنب التناقضات عند التبديل بينها.