Behebung des Vertex AI-GenerateContent-Fehlers: Unerwarteter Token DOCTYPE in Node.js

Verstehen des Vertex AI-GenerateContent DOCTYPE-Fehlers in Node.js

Bei der Integration Google Cloud Vertex AI mit Node.jsstoßen Entwickler manchmal auf unerwartete Fehler, wie zum Beispiel das Problem „Unexpected Token DOCTYPE“. Dieser Fehler tritt normalerweise auf, wenn versucht wird, Code auszuführen, der einwandfrei funktioniert cURL, schlägt jedoch in einer Node.js-Umgebung fehl. Solche Probleme können frustrierend sein, insbesondere für diejenigen, die neu bei Vertex AI sind.

Die Fehlermeldung, die Verweise auf einen DOCTYPE und einen ungültigen JSON-Code enthält, ist oft ein Hinweis darauf, dass die Antwort der API nicht das erwartete Format hat. Dies geschieht, wenn HTML-Inhalte anstelle der erwarteten JSON-Antwort zurückgegeben werden, was die Verarbeitung erschwert. In solchen Fällen ist die Fehlerbehebung unerlässlich.

Während der Fehler möglicherweise auf Probleme im Code hinweist, beispielsweise auf eine unsachgemäße Anforderungsverarbeitung, ist es wichtig, auch potenzielle Setup-Probleme zu untersuchen, insbesondere bei der Verwendung Google Cloud-CLI auf einem lokalen Computer wie Windows. Obwohl die Vertex AI-Dokumentation Beispielcode bietet, können geringfügige Unterschiede in der Umgebungseinrichtung zu Inkonsistenzen führen.

In diesem Artikel gehen wir auf die Besonderheiten dieses Fehlers ein und erläutern gängige Schritte zur Fehlerbehebung. Wir werden Codeausschnitte untersuchen, mögliche Ursachen erforschen und praktische Lösungen für Entwickler anbieten, die mit dem DOCTYPE-Fehler in der Funktion „generateContent“ von Vertex AI konfrontiert sind.

Aufschlüsselung des Vertex AI-Skripts und der Fehlerbehandlung

Die zuvor bereitgestellten Skripte dienen dazu, den Prozess der Inhaltsgenerierung mithilfe von zu handhaben Google Cloud Vertex AI in einer Node.js-Umgebung. Der Hauptzweck des Skripts besteht darin, die generativen Vertex-KI-Modelle wie „gemini-1.0-pro“ abzufragen, indem eine Benutzereingabe gesendet und die Antwort der KI empfangen wird. Beim Umgang mit APIs können jedoch unerwartete Probleme auftreten, z. B. der Empfang von HTML-Inhalten anstelle von JSON. Hier kommen die entscheidenden Methoden und Fehlerbehandlungstechniken ins Spiel. Das Skript stellt sicher, dass die Antwort ordnungsgemäß in das JSON-Format geparst wird, und verhindert so das „DOCTYPE Fehler“-Problem erwähnt.

Die erste Lösung konzentriert sich auf die Fehlerbehandlung mithilfe von versuchen...fangen Block. Dies stellt sicher, dass, wenn beim Aufrufen ein Fehler auftritt generierenInhalt Funktion stürzt das Skript nicht ab. Stattdessen wird der Fehler abgefangen und eine aussagekräftige Meldung in der Konsole protokolliert. Diese Art der robusten Fehlerbehandlung ist besonders wichtig, wenn es um externe Dienste wie Google Cloud Vertex AI geht, bei denen Netzwerkprobleme oder falsche API-Antworten zu Fehlern führen können. Darüber hinaus stellt die Verwendung asynchroner Funktionen sicher, dass der API-Aufruf ordnungsgemäß verarbeitet wird, ohne andere Vorgänge zu blockieren, was für die Optimierung der Leistung unerlässlich ist.

Ein weiteres Schlüsselelement im Skript ist die Verwendung von result.json(), was für das Parsen der API-Antwort in ein verwendbares Format von entscheidender Bedeutung ist. Das Problem entsteht in diesem Fall, weil nicht immer garantiert ist, dass die API-Antwort im JSON-Format vorliegt. Durch die Überprüfung der Inhaltstyp Header stellt die zweite Lösung sicher, dass die Antwort tatsächlich im JSON-Format vorliegt, bevor versucht wird, sie zu analysieren. Dadurch wird verhindert, dass das Skript versucht, eine HTML-Fehlerseite (wie die im DOCTYPE-Fehler) als JSON zu analysieren, was zur Meldung „Unerwartetes Token“ führen würde.

Bei der dritten Lösung verlagert sich der Schwerpunkt auf das Testen. Hier, Unit-Tests werden mithilfe der Mocha- und Chai-Bibliotheken implementiert. Unit-Tests sind ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass sich der Code in verschiedenen Umgebungen und Szenarien wie erwartet verhält. Durch Stubbing der API-Aufrufe können die Tests verschiedene Antworten des Vertex AI-Dienstes simulieren, sodass Entwickler überprüfen können, ob der Code sowohl Erfolgs- als auch Fehlerfälle ordnungsgemäß verarbeiten kann. Dieser Ansatz stellt sicher, dass das Endprodukt widerstandsfähiger und zuverlässiger ist, da es auf eine Reihe möglicher Ergebnisse getestet wurde.

// 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();
  });
});

Grundlegendes zu Vertex AI-Antwortproblemen in Node.js

Bei der Arbeit mit Google Cloud Vertex AI Bei Node.js ist ein wichtiger Aspekt zu berücksichtigen, wie Daten zwischen der API und der Anwendung ausgetauscht werden. Ein häufiges Problem, wie in diesem Szenario zu sehen ist, ist der Empfang einer unerwarteten HTML-Antwort anstelle des erwarteten JSON-Formats. Dies kann zu Syntaxfehlern wie „Unerwarteter Token-DOCTYPE“ führen, die auftreten, weil der Code versucht, HTML so zu analysieren, als wäre es JSON. Die Hauptursache ist normalerweise eine falsch konfigurierte Anfrage, ein falscher API-Endpunkt oder ein Problem mit der Authentifizierung.

Darüber hinaus ist es wichtig, sich daran zu erinnern Node.js funktioniert anders als Befehlszeilentools wie z cURL. Während cURL über HTTP direkt mit der API interagiert, nutzt Node.js Pakete wie das Google Cloud SDK. Diese Bibliotheken fügen Abstraktionsebenen hinzu, was bedeutet, dass zusätzliche Fehlerbehandlung und Validierung erforderlich sind, um einen ordnungsgemäßen Datenaustausch sicherzustellen. Das korrekte Einrichten der Header, insbesondere des „Content-Type“ für Anfragen und Antworten, ist für die reibungslose Abwicklung von API-Aufrufen von entscheidender Bedeutung.

Ein weiterer Faktor, der zu Fehlern führen kann, ist die Netzwerkkonfiguration oder die lokalen Umgebungseinstellungen. Wenn Sie das Vertex AI SDK auf einem lokalen Computer ausführen, verhält sich die CLI-Umgebung möglicherweise anders als eine cloudbasierte Umgebung. Probleme wie lokale Proxy-Einstellungen, Firewall-Konfigurationen oder fehlende Umgebungsvariablen können sich auf die Reaktion von Vertex AI auswirken. Daher sollten Entwickler sicherstellen, dass ihre lokale Umgebung die Cloud-Umgebung so genau wie möglich nachahmt, um Inkonsistenzen beim Wechsel zwischen ihnen zu vermeiden.