Vyřešení chyby generování obsahu Vertex AI: Neočekávaný token DOCTYPE v Node.js

Pochopení chyby Vertex AI generování obsahu DOCTYPE v Node.js

Při integraci Google Cloud Vertex AI s Node.js, vývojáři někdy narazí na neočekávané chyby, jako je například problém „Unexpected Token DOCTYPE“. K této chybě obvykle dochází při pokusu o spuštění kódu, který funguje dobře kučera, ale selže v prostředí Node.js. Takové problémy mohou být frustrující, zejména pro nové uživatele Vertex AI.

Chybová zpráva, která obsahuje odkazy na DOCTYPE a neplatný JSON, je často známkou toho, že odpověď z rozhraní API není v očekávaném formátu. K tomu dochází, když je vrácen obsah HTML namísto očekávané odpovědi JSON, což ztěžuje zpracování. V takových případech se řešení problémů stává zásadní.

I když chyba může ukazovat na problémy v kódu, jako je nesprávné zpracování požadavků, je důležité také prozkoumat potenciální problémy s nastavením, zejména při použití Google Cloud CLI na místním počítači, jako je Windows. Přestože dokumentace Vertex AI nabízí ukázkový kód, drobné rozdíly v nastavení prostředí mohou způsobit nekonzistenci.

Tento článek se ponoří do specifik této chyby a prozkoumá běžné kroky pro odstraňování problémů. Prozkoumáme úryvky kódu, prozkoumáme možné příčiny a nabídneme praktická řešení pro vývojáře, kteří čelí chybě DOCTYPE ve funkci generovat obsah Vertex AI.

Rozbití skriptu Vertex AI a zpracování chyb

Skripty poskytnuté dříve jsou navrženy tak, aby zvládly proces generování obsahu pomocí Google Cloud Vertex AI v prostředí Node.js. Hlavním účelem skriptu je dotazovat se na generativní modely Vertex AI, jako je „gemini-1.0-pro“, odesláním uživatelského vstupu a přijetím odpovědi AI. Při práci s rozhraními API však mohou nastat neočekávané problémy, jako je příjem obsahu HTML namísto JSON. Zde vstupují do hry kritické metody a techniky řešení chyb. Skript zajišťuje, že odpověď je správně analyzována do formátu JSON, čímž zabraňuje "DOCTYPE chyba" zmíněný problém.

První řešení se zaměřuje na zpracování chyb pomocí zkuste...chytit blok. Tím je zajištěno, že pokud dojde k chybě při volání generovatObsah funkce, skript nespadne. Místo toho je chyba zachycena a do konzoly je zaznamenána smysluplná zpráva. Tento druh robustního zpracování chyb je zvláště důležitý při práci s externími službami, jako je Google Cloud Vertex AI, kde mohou problémy se sítí nebo nesprávné odpovědi API vést k selhání. Použití asynchronních funkcí navíc zajišťuje, že volání API je správně zpracováno bez blokování dalších operací, což je nezbytné pro optimalizaci výkonu.

Dalším klíčovým prvkem ve skriptu je použití result.json(), což je klíčové pro analýzu odpovědi API do použitelného formátu. Problém v tomto případě nastává, protože odpověď API není vždy zaručena ve formátu JSON. Kontrolou Typ obsahu záhlaví, druhé řešení zajišťuje, že odpověď je skutečně ve formátu JSON, než se ji pokusíte analyzovat. To pomáhá zabránit tomu, aby se skript pokusil analyzovat chybovou stránku HTML (jako je ta v chybě DOCTYPE) jako JSON, což by vedlo k „neočekávanému tokenu“

Ve třetím řešení se pozornost přesouvá na testování. Zde, jednotkové testy jsou implementovány pomocí knihoven Mocha a Chai. Testování jednotek je kritickým krokem k zajištění toho, aby se kód choval podle očekávání v různých prostředích a scénářích. Potlačením volání API mohou testy simulovat různé reakce ze služby Vertex AI, což vývojářům umožňuje ověřit, že kód dokáže správně zpracovat případy úspěchu i chyb. Tento přístup zajišťuje, že konečný produkt je odolnější a spolehlivější, protože byl testován na řadu možných výsledků.

// 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();
  });
});

Pochopení problémů s odezvou Vertex AI v Node.js

Při práci s Google Cloud Vertex AI v Node.js je klíčovým aspektem, který je třeba zvážit, způsob výměny dat mezi rozhraním API a aplikací. Jedním z běžných problémů, jak je vidět v tomto scénáři, je přijetí neočekávané odpovědi HTML namísto očekávaného formátu JSON. To může vést k chybám syntaxe, jako je „Neočekávaný token DOCTYPE“, ke kterým dochází, protože se kód pokouší analyzovat HTML, jako by to byl JSON. Hlavní příčinou je obvykle špatně nakonfigurovaný požadavek, nesprávný koncový bod API nebo problém s ověřováním.

Navíc je důležité si to pamatovat Node.js funguje jinak než nástroje příkazového řádku kučera. Zatímco cURL přímo spolupracuje s API přes HTTP, Node.js využívá balíčky, jako je Google Cloud SDK. Tyto knihovny přidávají vrstvy abstrakce, což znamená, že k zajištění správné výměny dat je nutné další zpracování chyb a ověřování. Správné nastavení hlaviček, zejména "Content-Type" pro požadavky i odpovědi, je rozhodující pro hladké zpracování volání API.

Dalším faktorem, který by mohl vést k chybám, je konfigurace sítě nebo nastavení místního prostředí. Při spuštění sady Vertex AI SDK na místním počítači se prostředí CLI může chovat jinak než cloudové prostředí. Problémy jako místní nastavení proxy, konfigurace brány firewall nebo chybějící proměnné prostředí mohou ovlivnit odpověď Vertex AI. Vývojáři by tedy měli zajistit, aby jejich místní prostředí co nejvěrněji napodobovalo cloudové prostředí, aby se předešlo nesrovnalostem při přepínání mezi nimi.