Løsning af Vertex AI generer indholdsfejl: Uventet token DOCTYPE i Node.js

Forståelse af Vertex AI genererContent DOCTYPE-fejlen i Node.js

Ved integration Google Cloud Vertex AI med Node.js, støder udviklere nogle gange på uventede fejl, såsom "Unexpected Token DOCTYPE"-problemet. Denne fejl opstår typisk, når du forsøger at køre kode, der fungerer fint med krølle, men fejler i et Node.js-miljø. Sådanne problemer kan være frustrerende, især for dem, der er nye til Vertex AI.

Fejlmeddelelsen, som inkluderer referencer til en DOCTYPE og ugyldig JSON, er ofte en indikation af, at svaret fra API'en ikke er i det forventede format. Dette sker, når HTML-indhold returneres i stedet for det forventede JSON-svar, hvilket gør det vanskeligt at behandle. I sådanne tilfælde bliver fejlfinding afgørende.

Selvom fejlen kan pege på problemer i koden, såsom ukorrekt anmodningshåndtering, er det afgørende også at undersøge potentielle opsætningsproblemer, især når du bruger Google Cloud CLI på en lokal maskine, som Windows. Selvom Vertex AI-dokumentationen tilbyder eksempelkode, kan små forskelle i miljøopsætningen forårsage uoverensstemmelser.

Denne artikel dykker ned i detaljerne ved denne fejl og udforsker almindelige fejlfindingstrin. Vi vil undersøge kodestykker, udforske de potentielle årsager og tilbyde praktiske løsninger til udviklere, der står over for DOCTYPE-fejlen i Vertex AI's generateContent-funktion.

Nedbrydning af Vertex AI-scriptet og fejlhåndtering

De tidligere scripts er designet til at håndtere processen med at generere indhold ved hjælp af Google Cloud Vertex AI i et Node.js-miljø. Hovedformålet med scriptet er at forespørge på Vertex AI-generative modeller, såsom "gemini-1.0-pro", ved at sende et brugerinput og modtage AI'ens svar. Men når du håndterer API'er, kan der opstå uventede problemer såsom modtagelse af HTML-indhold i stedet for JSON. Det er her de kritiske metoder og fejlhåndteringsteknikker kommer i spil. Scriptet sikrer, at svaret er korrekt parset til JSON-format, hvilket forhindrer "DOKTYPE fejl" nævnte problem.

Den første løsning fokuserer på fejlhåndtering ved hjælp af prøv...fang blok. Dette sikrer, at hvis der opstår en fejl under opkald til generere indhold funktion, går scriptet ikke ned. I stedet bliver fejlen fanget, og en meningsfuld besked logges til konsollen. Denne form for robust fejlhåndtering er især vigtig, når man har at gøre med eksterne tjenester som Google Cloud Vertex AI, hvor netværksproblemer eller forkerte API-svar kan resultere i fejl. Ydermere sikrer brugen af ​​asynkrone funktioner, at API-kaldet håndteres korrekt uden at blokere andre operationer, hvilket er afgørende for at optimere ydeevnen.

Et andet nøgleelement i scriptet er brugen af result.json(), hvilket er afgørende for at parse API'ens svar til et brugbart format. Problemet i dette tilfælde opstår, fordi API-svaret ikke altid er garanteret i JSON-format. Ved at kontrollere Indholdstype header, sikrer den anden løsning, at svaret faktisk er i JSON-format, før du forsøger at parse det. Dette hjælper med at forhindre scriptet i at forsøge at parse en HTML-fejlside (som den i DOCTYPE-fejlen) som JSON, hvilket ville føre til "Unexpected token '

I den tredje løsning skifter fokus til test. Her, enhedstest implementeres ved hjælp af Mocha- og Chai-bibliotekerne. Enhedstest er et kritisk trin for at sikre, at koden opfører sig som forventet på tværs af forskellige miljøer og scenarier. Ved at stoppe API-kaldene kan testene simulere forskellige svar fra Vertex AI-tjenesten, hvilket giver udviklere mulighed for at verificere, at koden kan håndtere både succes- og fejlsager korrekt. Denne tilgang sikrer, at det endelige produkt er mere modstandsdygtigt og pålideligt, da det er blevet testet for en række mulige resultater.

// 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();
  });
});

Forståelse af Vertex AI Response-problemer i Node.js

Når man arbejder med Google Cloud Vertex AI i Node.js er et vigtigt aspekt at overveje, hvordan data udveksles mellem API'et og applikationen. Et almindeligt problem, som det ses i dette scenarie, er at modtage et uventet HTML-svar i stedet for det forventede JSON-format. Dette kan føre til syntaksfejl, såsom "Unexpected token DOCTYPE", som opstår, fordi koden forsøger at parse HTML, som om det var JSON. Grundårsagen er normalt en forkert konfigureret anmodning, et forkert API-slutpunkt eller et problem med godkendelse.

Derudover er det vigtigt at huske det Node.js fungerer anderledes end kommandolinjeværktøjer som krølle. Mens cURL interagerer direkte med API'et over HTTP, gør Node.js brug af pakker som Google Cloud SDK. Disse biblioteker tilføjer lag af abstraktion, hvilket betyder, at ekstra fejlhåndtering og validering er nødvendig for at sikre korrekt dataudveksling. Korrekt opsætning af headere, især "Content-Type" for både anmodninger og svar, er afgørende for problemfri håndtering af API-kald.

En anden faktor, der kan føre til fejl, er netværkskonfiguration eller lokale miljøindstillinger. Når du kører Vertex AI SDK på en lokal maskine, kan CLI-miljøet opføre sig anderledes end et skybaseret miljø. Problemer som lokale proxyindstillinger, firewall-konfigurationer eller manglende miljøvariabler kan påvirke svaret fra Vertex AI. Udviklere bør således sikre, at deres lokale miljø efterligner skymiljøet så tæt som muligt for at undgå uoverensstemmelser, når de skifter mellem dem.