Resolució de l'error de generació de contingut de Vertex AI: DOCTYPE de testimoni inesperat a Node.js

Comprensió de l'error del Vertex AI generateContent DOCTYPE a Node.js

En integrar-se Google Cloud Vertex AI amb Node.js, els desenvolupadors de vegades es troben amb errors inesperats, com ara el problema "DOCTYPE de testimoni inesperat". Aquest error es produeix normalment quan s'intenta executar un codi que funciona bé cURL, però falla en un entorn Node.js. Aquests problemes poden ser frustrants, especialment per als nous a Vertex AI.

El missatge d'error, que inclou referències a un DOCTYPE i un JSON no vàlid, sovint indica que la resposta de l'API no té el format esperat. Això passa quan es retorna contingut HTML en lloc de la resposta JSON esperada, cosa que dificulta el processament. En aquests casos, la resolució de problemes esdevé essencial.

Tot i que l'error pot apuntar a problemes dins del codi, com ara la gestió de sol·licituds inadequada, també és crucial investigar els possibles problemes de configuració, especialment quan s'utilitza CLI de Google Cloud en una màquina local, com Windows. Tot i que la documentació de Vertex AI ofereix codi de mostra, petites diferències en la configuració de l'entorn poden causar inconsistències.

Aquest article s'endinsa en els detalls d'aquest error i explora els passos habituals de resolució de problemes. Examinarem fragments de codi, explorarem les causes potencials i oferirem solucions pràctiques per als desenvolupadors que s'enfronten a l'error DOCTYPE a la funció generateContent de Vertex AI.

Desglossament de l'script de Vertex AI i gestió d'errors

Els scripts proporcionats anteriorment estan dissenyats per gestionar el procés de generació de contingut Google Cloud Vertex AI en un entorn Node.js. L'objectiu principal de l'script és consultar els models generatius de Vertex AI, com "gemini-1.0-pro", enviant una entrada d'usuari i rebent la resposta de l'IA. Tanmateix, quan es gestionen les API, es poden produir problemes inesperats, com ara rebre contingut HTML en lloc de JSON. Aquí és on entren en joc els mètodes crítics i les tècniques de gestió d'errors. L'script garanteix que la resposta s'analitza correctament en format JSON, evitant el "DOCTYPE error" esmentat.

La primera solució se centra en la gestió d'errors mitjançant el provar... agafar bloc. Això garanteix que si es troba un error durant la trucada generar contingut funció, l'script no es bloqueja. En lloc d'això, l'error es detecta i es registra un missatge significatiu a la consola. Aquest tipus de maneig d'errors robust és especialment important quan es tracta de serveis externs com Google Cloud Vertex AI, on els problemes de xarxa o les respostes incorrectes de l'API poden provocar errors. A més, l'ús de funcions asíncrones garanteix que la trucada a l'API es gestiona correctament sense bloquejar altres operacions, la qual cosa és essencial per optimitzar el rendiment.

Un altre element clau del guió és l'ús de resultat.json(), que és crucial per analitzar la resposta de l'API en un format utilitzable. El problema en aquest cas sorgeix perquè la resposta de l'API no sempre es garanteix que estigui en format JSON. En comprovar el Tipus de contingut capçalera, la segona solució garanteix que la resposta estigui realment en format JSON abans d'intentar analitzar-la. Això ajuda a evitar que l'script intenti analitzar una pàgina d'error HTML (com la de l'error DOCTYPE) com a JSON, cosa que donaria lloc al "Token inesperat"

En la tercera solució, el focus es desplaça cap a les proves. Aquí, proves unitàries s'implementen mitjançant les biblioteques Mocha i Chai. Les proves unitàries són un pas crític per garantir que el codi es comporta com s'espera en diferents entorns i escenaris. Mitjançant les trucades de l'API, les proves poden simular diverses respostes del servei Vertex AI, cosa que permet als desenvolupadors verificar que el codi pot gestionar correctament els casos d'èxit i d'error. Aquest enfocament garanteix que el producte final sigui més resistent i fiable, ja que s'ha provat per a una sèrie de possibles resultats.

// 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();
  });
});

Entendre els problemes de resposta de Vertex AI a Node.js

Quan es treballa amb Google Cloud Vertex AI a Node.js, un aspecte clau a tenir en compte és com s'intercanvien les dades entre l'API i l'aplicació. Un problema comú, com es veu en aquest escenari, és rebre una resposta HTML inesperada en lloc del format JSON esperat. Això pot provocar errors de sintaxi, com ara "DOCTYPE de testimoni inesperat", que es produeixen perquè el codi intenta analitzar HTML com si fos JSON. La causa principal sol ser una sol·licitud mal configurada, un punt final de l'API incorrecte o un problema amb l'autenticació.

A més, és important recordar-ho Node.js funciona de manera diferent que les eines de línia d'ordres com cURL. Tot i que cURL interactua directament amb l'API mitjançant HTTP, Node.js fa ús de paquets com l'SDK de Google Cloud. Aquestes biblioteques afegeixen capes d'abstracció, de manera que calen un tractament i validació addicionals d'errors per garantir l'intercanvi de dades adequat. Configurar les capçaleres correctament, especialment el "Tipus de contingut" tant per a sol·licituds com per a respostes, és fonamental per gestionar les trucades d'API sense problemes.

Un altre factor que pot provocar errors és la configuració de la xarxa o la configuració de l'entorn local. Quan s'executa l'SDK Vertex AI en una màquina local, l'entorn CLI pot comportar-se de manera diferent que un entorn basat en núvol. Problemes com la configuració del servidor intermediari local, les configuracions del tallafoc o les variables d'entorn que falten poden afectar la resposta de Vertex AI. Per tant, els desenvolupadors haurien d'assegurar-se que el seu entorn local imite l'entorn del núvol el més a prop possible per evitar inconsistències en canviar entre ells.