Vertex AI genereerimissisu vea lahendamine: ootamatu märgi DOCTYPE failis Node.js

Vertex AI genereerimise sisu DOCTYPE tõrke mõistmine failis Node.js

Integreerimisel Google Cloud Vertex AI koos Node.js, kogevad arendajad mõnikord ootamatuid tõrkeid, näiteks probleemi "Ootamatu märgi DOCTYPE". See tõrge ilmneb tavaliselt siis, kui proovite käivitada koodi, mis töötab hästi cURL, kuid ebaõnnestub Node.js keskkonnas. Sellised probleemid võivad olla pettumust valmistavad, eriti neile, kes Vertex AI-d ei kasuta.

Veateade, mis sisaldab viiteid DOCTYPE-ile ja kehtetule JSON-ile, näitab sageli, et API vastus ei ole oodatud vormingus. See juhtub siis, kui oodatud JSON-vastuse asemel tagastatakse HTML-sisu, muutes selle töötlemise keeruliseks. Sellistel juhtudel muutub tõrkeotsing hädavajalikuks.

Kuigi viga võib viidata koodis esinevatele probleemidele, nagu päringute ebaõige käsitlemine, on ülioluline uurida ka võimalikke seadistusprobleeme, eriti kui kasutate Google Cloud CLI kohalikus masinas, näiteks Windowsis. Kuigi Vertex AI dokumentatsioon pakub näidiskoodi, võivad väikesed erinevused keskkonna seadistustes põhjustada ebakõlasid.

Selles artiklis käsitletakse selle vea üksikasju ja tavalisi tõrkeotsingu samme. Uurime koodilõike, uurime võimalikke põhjuseid ja pakume praktilisi lahendusi arendajatele, kes seisavad silmitsi Vertex AI genereerimisfunktsiooni GeneContent DOCTYPE veaga.

Vertex AI skripti jaotamine ja veakäsitlus

Varem esitatud skriptid on mõeldud sisu loomise protsessiga tegelemiseks Google Cloud Vertex AI Node.js keskkonnas. Skripti põhieesmärk on teha päringuid Vertex AI generatiivsete mudelite, näiteks "gemini-1.0-pro" kohta, saates kasutaja sisendi ja saades AI vastuse. API-de käsitlemisel võib aga tekkida ootamatuid probleeme, näiteks HTML-i sisu vastuvõtmine JSON-i asemel. Siin tulevad mängu kriitilised meetodid ja vigade käsitlemise tehnikad. Skript tagab, et vastus sõelutakse õigesti JSON-vormingusse, vältidesDOCTYPE viga" mainitud probleem.

Esimene lahendus keskendub vigade käsitlemisele, kasutades proovi... püüa kinni blokk. See tagab, et kui helistamisel ilmneb tõrge luua sisu funktsiooni, skript ei jookse kokku. Selle asemel püütakse viga kinni ja konsooli logitakse sisukas teade. Selline jõuline veakäsitlus on eriti oluline välisteenuste (nt Google Cloud Vertex AI) puhul, kus võrguprobleemid või valed API vastused võivad põhjustada tõrkeid. Lisaks tagab asünkroonsete funktsioonide kasutamine, et API-kõnet käsitletakse õigesti, ilma et see blokeeriks muid toiminguid, mis on jõudluse optimeerimiseks hädavajalik.

Teine skripti põhielement on selle kasutamine result.json(), mis on ülioluline API vastuse sõelumisel kasutatavasse vormingusse. Sel juhul tekib probleem seetõttu, et API vastus ei ole alati JSON-vormingus. Kontrollides Sisu tüüp päis, teine ​​lahendus tagab, et vastus on tegelikult JSON-vormingus, enne kui proovite seda sõeluda. See aitab vältida skripti katset sõeluda HTML-i vealehte (nagu DOCTYPE-i vealeht) JSON-vormingus, mis tooks kaasa „Ootamatu märgi”

Kolmandas lahenduses nihkub fookus testimisele. Siin ühikutestid rakendatakse Mocha ja Chai teekide abil. Üksuse testimine on kriitiline samm tagamaks, et kood käitub ootuspäraselt erinevates keskkondades ja stsenaariumides. API-kõnede katkestamisega saavad testid simuleerida erinevaid Vertex AI-teenuse vastuseid, võimaldades arendajatel kontrollida, kas kood saab korralikult hakkama nii edu- kui ka veajuhtumitega. See lähenemisviis tagab, et lõpptoode on vastupidavam ja usaldusväärsem, kuna seda on testitud mitmesuguste võimalike tulemuste osas.

// 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();
  });
});

Vertex AI reageerimisprobleemide mõistmine rakenduses Node.js

Töötades koos Google Cloud Vertex AI Node.js-is on oluline arvestada sellega, kuidas API ja rakenduse vahel andmeid vahetatakse. Üks levinud probleem, nagu selles stsenaariumis näha, on oodatava JSON-vormingu asemel ootamatu HTML-vastuse saamine. See võib põhjustada süntaksivigu, näiteks "Ootamatu luba DOCTYPE", mis ilmnevad seetõttu, et kood proovib sõeluda HTML-i nii, nagu see oleks JSON. Algpõhjus on tavaliselt valesti konfigureeritud päring, vale API lõpp-punkt või probleem autentimisega.

Lisaks on oluline seda meeles pidada Node.js töötab erinevalt käsureatööriistadest nagu cURL. Kuigi cURL suhtleb API-ga otse HTTP kaudu, kasutab Node.js selliseid pakette nagu Google Cloud SDK. Need teegid lisavad abstraktsioonikihte, mis tähendab, et õige andmevahetuse tagamiseks on vaja täiendavat veakäsitlust ja valideerimist. Päiste õige seadistamine, eriti nii taotluste kui ka vastuste sisutüüp, on API-kutsete sujuvaks käsitlemiseks ülioluline.

Teine tegur, mis võib põhjustada vigu, on võrgu konfiguratsioon või kohaliku keskkonna sätted. Vertex AI SDK käitamisel kohalikus masinas võib CLI keskkond käituda teisiti kui pilvepõhine keskkond. Sellised probleemid nagu kohaliku puhverserveri sätted, tulemüüri konfiguratsioonid või puuduvad keskkonnamuutujad võivad mõjutada Vertex AI vastust. Seega peaksid arendajad tagama, et nende kohalik keskkond jäljendab pilvekeskkonda võimalikult täpselt, et vältida ebakõlasid nende vahel vahetamisel.