Επίλυση του Vertex AI generateContent Error: Unnexpected Token DOCTYPE in Node.js

Κατανόηση του σφάλματος Vertex AI generateContent DOCTYPE στο Node.js

Κατά την ενσωμάτωση Google Cloud Vertex AI με Node.js, μερικές φορές οι προγραμματιστές αντιμετωπίζουν απροσδόκητα σφάλματα, όπως το ζήτημα "Μη αναμενόμενο Token DOCTYPE". Αυτό το σφάλμα παρουσιάζεται συνήθως όταν προσπαθείτε να εκτελέσετε κώδικα που λειτουργεί σωστά μπούκλα, αλλά αποτυγχάνει σε περιβάλλον Node.js. Τέτοια προβλήματα μπορεί να είναι απογοητευτικά, ειδικά για όσους είναι νέοι στο Vertex AI.

Το μήνυμα σφάλματος, το οποίο περιλαμβάνει αναφορές σε DOCTYPE και μη έγκυρο JSON, είναι συχνά ένδειξη ότι η απάντηση από το API δεν είναι στην αναμενόμενη μορφή. Αυτό συμβαίνει όταν επιστρέφεται περιεχόμενο HTML αντί της αναμενόμενης απόκρισης JSON, γεγονός που καθιστά δύσκολη την επεξεργασία. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η αντιμετώπιση προβλημάτων είναι απαραίτητη.

Ενώ το σφάλμα μπορεί να υποδηλώνει ζητήματα εντός του κώδικα, όπως ακατάλληλη διαχείριση αιτημάτων, είναι σημαντικό να διερευνηθούν επίσης πιθανά προβλήματα εγκατάστασης, ιδιαίτερα όταν χρησιμοποιείτε Google Cloud CLI σε ένα τοπικό μηχάνημα, όπως τα Windows. Παρόλο που η τεκμηρίωση Vertex AI προσφέρει δείγμα κώδικα, μικρές διαφορές στη ρύθμιση του περιβάλλοντος μπορεί να προκαλέσουν ασυνέπειες.

Αυτό το άρθρο εξετάζει τις ιδιαιτερότητες αυτού του σφάλματος και διερευνά κοινά βήματα αντιμετώπισης προβλημάτων. Θα εξετάσουμε αποσπάσματα κώδικα, θα εξερευνήσουμε τις πιθανές αιτίες και θα προσφέρουμε πρακτικές λύσεις για προγραμματιστές που αντιμετωπίζουν το σφάλμα DOCTYPE στη συνάρτηση generateContent του Vertex AI.

Αναλύοντας το σενάριο AI Vertex και τον χειρισμό σφαλμάτων

Τα σενάρια που παρέχονται προηγουμένως έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται τη διαδικασία δημιουργίας περιεχομένου χρησιμοποιώντας Google Cloud Vertex AI σε περιβάλλον Node.js. Ο κύριος σκοπός του σεναρίου είναι να ρωτήσει τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης Vertex, όπως το "gemini-1.0-pro", στέλνοντας μια είσοδο χρήστη και λαμβάνοντας την απάντηση του AI. Ωστόσο, κατά τον χειρισμό των API, μπορεί να προκύψουν απροσδόκητα ζητήματα όπως η λήψη περιεχομένου HTML αντί για JSON. Εδώ μπαίνουν στο παιχνίδι οι κρίσιμες μέθοδοι και οι τεχνικές χειρισμού σφαλμάτων. Το σενάριο διασφαλίζει ότι η απόκριση αναλύεται σωστά σε μορφή JSON, αποτρέποντας το "DOCTYPE σφάλμα» αναφέρεται.

Η πρώτη λύση εστιάζει στον χειρισμό σφαλμάτων χρησιμοποιώντας το δοκίμασε... πιάσε φραγμός. Αυτό διασφαλίζει ότι εάν παρουσιαστεί σφάλμα κατά την κλήση του δημιουργία Περιεχομένου λειτουργία, το σενάριο δεν κολλάει. Αντίθετα, το σφάλμα εντοπίζεται και ένα σημαντικό μήνυμα καταγράφεται στην κονσόλα. Αυτός ο ισχυρός χειρισμός σφαλμάτων είναι ιδιαίτερα σημαντικός όταν αντιμετωπίζετε εξωτερικές υπηρεσίες όπως το Google Cloud Vertex AI, όπου προβλήματα δικτύου ή εσφαλμένες απαντήσεις API μπορεί να οδηγήσουν σε αποτυχίες. Επιπλέον, η χρήση ασύγχρονων συναρτήσεων διασφαλίζει ότι η κλήση API αντιμετωπίζεται σωστά χωρίς να εμποδίζονται άλλες λειτουργίες, κάτι που είναι απαραίτητο για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης.

Ένα άλλο βασικό στοιχείο στο σενάριο είναι η χρήση του result.json(), το οποίο είναι ζωτικής σημασίας για την ανάλυση της απόκρισης του API σε μια χρησιμοποιήσιμη μορφή. Το πρόβλημα σε αυτήν την περίπτωση προκύπτει επειδή η απόκριση API δεν είναι πάντα εγγυημένη ότι είναι σε μορφή JSON. Με τον έλεγχο του Περιεχόμενο-Τύπος κεφαλίδα, η δεύτερη λύση διασφαλίζει ότι η απάντηση είναι όντως σε μορφή JSON πριν επιχειρήσει να την αναλύσει. Αυτό βοηθά στην αποτροπή της προσπάθειας του σεναρίου να αναλύσει μια σελίδα σφάλματος HTML (όπως αυτή στο σφάλμα DOCTYPE) ως JSON, το οποίο θα οδηγούσε στο "Unexpected token"

Στην τρίτη λύση, η εστίαση μετατοπίζεται στη δοκιμή. Εδώ, δοκιμές μονάδας υλοποιούνται χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες Mocha και Chai. Η δοκιμή μονάδας είναι ένα κρίσιμο βήμα για τη διασφάλιση ότι ο κώδικας συμπεριφέρεται όπως αναμένεται σε διαφορετικά περιβάλλοντα και σενάρια. Με την αποκόλληση των κλήσεων API, οι δοκιμές μπορούν να προσομοιώσουν διάφορες αποκρίσεις από την υπηρεσία Vertex AI, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να επαληθεύσουν ότι ο κώδικας μπορεί να χειριστεί σωστά τόσο τις περιπτώσεις επιτυχίας όσο και σφαλμάτων. Αυτή η προσέγγιση διασφαλίζει ότι το τελικό προϊόν είναι πιο ανθεκτικό και αξιόπιστο, καθώς έχει δοκιμαστεί για μια σειρά από πιθανά αποτελέσματα.

// 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();
  });
});

Κατανόηση ζητημάτων απόκρισης AI Vertex στο Node.js

Όταν εργάζεστε με Google Cloud Vertex AI στο Node.js, μια βασική πτυχή που πρέπει να λάβετε υπόψη είναι ο τρόπος ανταλλαγής δεδομένων μεταξύ του API και της εφαρμογής. Ένα κοινό πρόβλημα, όπως φαίνεται σε αυτό το σενάριο, είναι η λήψη μιας απροσδόκητης απόκρισης HTML αντί της αναμενόμενης μορφής JSON. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα σύνταξης, όπως "Μη αναμενόμενο διακριτικό DOCTYPE", τα οποία προκύπτουν επειδή ο κώδικας προσπαθεί να αναλύσει το HTML σαν να ήταν JSON. Η βασική αιτία είναι συνήθως ένα ακατάλληλο αίτημα, ένα εσφαλμένο τελικό σημείο API ή ένα πρόβλημα με τον έλεγχο ταυτότητας.

Επιπλέον, είναι σημαντικό να το θυμάστε αυτό Node.js λειτουργεί διαφορετικά από τα εργαλεία γραμμής εντολών όπως μπούκλα. Ενώ το cURL αλληλεπιδρά απευθείας με το API μέσω HTTP, το Node.js χρησιμοποιεί πακέτα όπως το Google Cloud SDK. Αυτές οι βιβλιοθήκες προσθέτουν επίπεδα αφαίρεσης, που σημαίνει ότι είναι απαραίτητος ο επιπλέον χειρισμός σφαλμάτων και η επικύρωση για τη διασφάλιση της σωστής ανταλλαγής δεδομένων. Η σωστή ρύθμιση των κεφαλίδων, ειδικά του "Τύπος περιεχομένου" τόσο για αιτήματα όσο και για απαντήσεις, είναι ζωτικής σημασίας για την ομαλή διαχείριση των κλήσεων API.

Ένας άλλος παράγοντας που θα μπορούσε να οδηγήσει σε σφάλματα είναι η διαμόρφωση δικτύου ή οι ρυθμίσεις τοπικού περιβάλλοντος. Κατά την εκτέλεση του Vertex AI SDK σε ένα τοπικό μηχάνημα, το περιβάλλον CLI ενδέχεται να συμπεριφέρεται διαφορετικά από ένα περιβάλλον που βασίζεται σε σύννεφο. Ζητήματα όπως οι ρυθμίσεις τοπικού διακομιστή μεσολάβησης, οι διαμορφώσεις τείχους προστασίας ή οι μεταβλητές περιβάλλοντος που λείπουν ενδέχεται να επηρεάσουν την απόκριση από το Vertex AI. Έτσι, οι προγραμματιστές θα πρέπει να διασφαλίζουν ότι το τοπικό τους περιβάλλον μιμείται όσο το δυνατόν περισσότερο το περιβάλλον cloud για να αποφευχθούν ασυνέπειες κατά την εναλλαγή μεταξύ τους.