Vertex AI generoContent -virheen ratkaiseminen: Odottamaton Token DOCTYPE Node.js:ssä

Vertex AI GeneratorContent DOCTYPE -virheen ymmärtäminen Node.js:ssä

Integroitaessa Google Cloud Vertex AI kanssa Node.js, kehittäjät kohtaavat joskus odottamattomia virheitä, kuten "Unexpected Token DOCTYPE" -ongelman. Tämä virhe ilmenee yleensä, kun yritetään suorittaa koodia, joka toimii hyvin kiemura, mutta epäonnistuu Node.js-ympäristössä. Tällaiset ongelmat voivat olla turhauttavia, etenkin Vertex AI:n uusille.

Virheviesti, joka sisältää viittauksia DOCTYPE-tiedostoon ja virheelliseen JSON-tiedostoon, on usein osoitus siitä, että API:n vastaus ei ole odotetussa muodossa. Näin tapahtuu, kun HTML-sisältöä palautetaan odotetun JSON-vastauksen sijaan, mikä vaikeuttaa käsittelyä. Tällaisissa tapauksissa vianetsintä on välttämätöntä.

Vaikka virhe saattaa viitata koodissa oleviin ongelmiin, kuten virheelliseen pyyntöjen käsittelyyn, on erittäin tärkeää tutkia myös mahdolliset asennusongelmat, erityisesti käytettäessä Google Cloud CLI paikallisessa koneessa, kuten Windowsissa. Vaikka Vertex AI -dokumentaatio tarjoaa esimerkkikoodin, pienet erot ympäristön asetuksissa voivat aiheuttaa epäjohdonmukaisuuksia.

Tässä artikkelissa käsitellään tämän virheen yksityiskohtia ja yleisiä vianetsintävaiheita. Tutkimme koodinpätkiä, tutkimme mahdollisia syitä ja tarjoamme käytännöllisiä ratkaisuja kehittäjille, jotka kohtaavat Vertex AI:n generointisisällön toiminnon DOCTYPE-virheen.

Vertex AI -skriptin purkaminen ja virheiden käsittely

Aiemmin toimitetut skriptit on suunniteltu käsittelemään sisällön luontiprosessia käyttämällä Google Cloud Vertex AI Node.js-ympäristössä. Skriptin päätarkoitus on tehdä kysely Vertex AI -generatiivisille malleille, kuten "gemini-1.0-pro", lähettämällä käyttäjän syöte ja vastaanottamalla tekoälyn vastaus. Sovellusliittymiä käsiteltäessä voi kuitenkin ilmetä odottamattomia ongelmia, kuten HTML-sisällön vastaanottaminen JSONin sijaan. Tässä kriittiset menetelmät ja virheenkäsittelytekniikat tulevat esiin. Komentosarja varmistaa, että vastaus jäsennetään oikein JSON-muotoon, mikä estää "DOCTYPE virhe" mainittu ongelma.

Ensimmäinen ratkaisu keskittyy virheiden käsittelyyn käyttämällä yritä... ota kiinni lohko. Tämä varmistaa, että jos soittamisen aikana tapahtuu virhe luoda sisältöä toiminto, skripti ei kaadu. Sen sijaan virhe havaitaan ja konsoliin kirjataan merkityksellinen viesti. Tällainen vankka virheiden käsittely on erityisen tärkeää käsiteltäessä ulkoisia palveluita, kuten Google Cloud Vertex AI, joissa verkko-ongelmat tai virheelliset API-vastaukset voivat johtaa virheisiin. Lisäksi asynkronisten toimintojen käyttö varmistaa, että API-kutsu käsitellään oikein ilman, että se estää muita toimintoja, mikä on olennaista suorituskyvyn optimoinnissa.

Toinen käsikirjoituksen keskeinen elementti on sen käyttö result.json(), mikä on ratkaisevan tärkeää API:n vastauksen jäsentämiseksi käyttökelpoiseen muotoon. Tässä tapauksessa ongelma syntyy, koska API-vastauksen ei aina taata olevan JSON-muodossa. Tarkistamalla Sisältö-tyyppi otsikko, toinen ratkaisu varmistaa, että vastaus on todella JSON-muodossa, ennen kuin yrität jäsentää sitä. Tämä auttaa estämään komentosarjaa yrittämästä jäsentää HTML-virhesivua (kuten DOCTYPE-virheen sivua) JSON-muodossa, mikä johtaisi "Odottamaton tunnukseen"

Kolmannessa ratkaisussa painopiste siirtyy testaukseen. Tässä, yksikkötestit toteutetaan Mocha- ja Chai-kirjastoilla. Yksikkötestaus on kriittinen vaihe sen varmistamisessa, että koodi toimii odotetulla tavalla eri ympäristöissä ja skenaarioissa. Katkaisemalla API-kutsut testit voivat simuloida erilaisia ​​Vertex AI -palvelun vastauksia, jolloin kehittäjät voivat varmistaa, että koodi pystyy käsittelemään sekä onnistumis- että virhetapauksia oikein. Tämä lähestymistapa varmistaa, että lopputuote on kestävämpi ja luotettavampi, koska sitä on testattu useiden mahdollisten tulosten suhteen.

// 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 -vastausongelmien ymmärtäminen Node.js:ssä

Kun työskentelet Google Cloud Vertex AI Node.js:ssä keskeinen huomioitava näkökohta on se, kuinka tietoja vaihdetaan API:n ja sovelluksen välillä. Yksi yleinen ongelma, kuten tässä skenaariossa näkyy, on odottamattoman HTML-vastauksen vastaanottaminen odotetun JSON-muodon sijaan. Tämä voi johtaa syntaksivirheisiin, kuten "Odottamaton tunnus DOCTYPE", jotka johtuvat siitä, että koodi yrittää jäsentää HTML-koodia ikään kuin se olisi JSON. Perimmäinen syy on yleensä väärin määritetty pyyntö, virheellinen API-päätepiste tai todennusongelma.

Lisäksi on tärkeää muistaa se Node.js toimii eri tavalla kuin komentorivityökalut, kuten kiemura. Vaikka cURL on suoraan vuorovaikutuksessa API:n kanssa HTTP:n kautta, Node.js käyttää paketteja, kuten Google Cloud SDK:ta. Nämä kirjastot lisäävät abstraktiotasoja, mikä tarkoittaa, että ylimääräinen virheenkäsittely ja validointi ovat tarpeen oikean tiedonvaihdon varmistamiseksi. Otsikoiden oikea määrittäminen, erityisesti "Content-Type" sekä pyyntöille että vastauksille, on erittäin tärkeää API-kutsujen sujuvan käsittelyn kannalta.

Toinen virheisiin johtava tekijä on verkon määritys tai paikallisen ympäristön asetukset. Kun Vertex AI SDK:ta käytetään paikallisessa koneessa, CLI-ympäristö saattaa käyttäytyä eri tavalla kuin pilvipohjainen ympäristö. Ongelmat, kuten paikalliset välityspalvelinasetukset, palomuurikokoonpanot tai puuttuvat ympäristömuuttujat, voivat vaikuttaa Vertex AI:n vastaukseen. Siksi kehittäjien tulee varmistaa, että heidän paikallinen ympäristönsä jäljittelee pilviympäristöä mahdollisimman tarkasti, jotta vältetään epäjohdonmukaisuudet vaihtaessaan niiden välillä.