Résolution de l'erreur generateContent de Vertex AI : DOCTYPE de jeton inattendu dans Node.js

Comprendre l'erreur Vertex AI generateContent DOCTYPE dans Node.js

Lors de l'intégration Google Cloud Vertex AI avec Noeud.js, les développeurs rencontrent parfois des erreurs inattendues, telles que le problème « Unexpected Token DOCTYPE ». Cette erreur se produit généralement lorsque vous essayez d'exécuter du code qui fonctionne correctement avec boucle, mais échoue dans un environnement Node.js. De tels problèmes peuvent être frustrants, en particulier pour ceux qui découvrent Vertex AI.

Le message d'erreur, qui inclut des références à un DOCTYPE et à un JSON non valide, indique souvent que la réponse de l'API n'est pas au format attendu. Cela se produit lorsque le contenu HTML est renvoyé au lieu de la réponse JSON attendue, ce qui rend son traitement difficile. Dans de tels cas, le dépannage devient essentiel.

Bien que l'erreur puisse indiquer des problèmes dans le code, tels qu'une mauvaise gestion des requêtes, il est crucial d'examiner également les problèmes de configuration potentiels, en particulier lors de l'utilisation de Google Cloud CLI sur une machine locale, comme Windows. Même si la documentation de Vertex AI propose des exemples de code, de légères différences dans la configuration de l'environnement peuvent entraîner des incohérences.

Cet article plonge dans les détails de cette erreur et explore les étapes de dépannage courantes. Nous examinerons des extraits de code, explorerons les causes potentielles et proposerons des solutions pratiques aux développeurs confrontés à l'erreur DOCTYPE dans la fonction generateContent de Vertex AI.

Décomposition du script Vertex AI et gestion des erreurs

Les scripts fournis précédemment sont conçus pour gérer le processus de génération de contenu à l'aide de Google Cloud Vertex AI dans un environnement Node.js. L'objectif principal du script est d'interroger les modèles génératifs de Vertex AI, comme "gemini-1.0-pro", en envoyant une entrée utilisateur et en recevant la réponse de l'IA. Cependant, lors de la gestion des API, des problèmes inattendus, tels que la réception de contenu HTML au lieu de JSON, peuvent survenir. C’est là qu’interviennent les méthodes critiques et les techniques de gestion des erreurs. Le script garantit que la réponse est correctement analysée au format JSON, empêchant ainsi le "DOCTYPE erreur" problème mentionné.

La première solution se concentre sur la gestion des erreurs à l'aide de essayez... attrapez bloc. Cela garantit que si une erreur survient lors de l'appel du générer du contenu fonction, le script ne plante pas. Au lieu de cela, l'erreur est détectée et un message significatif est enregistré sur la console. Ce type de gestion robuste des erreurs est particulièrement important lorsqu'il s'agit de services externes tels que Google Cloud Vertex AI, où des problèmes de réseau ou des réponses incorrectes de l'API peuvent entraîner des échecs. De plus, l'utilisation de fonctions asynchrones garantit que l'appel API est correctement traité sans bloquer d'autres opérations, ce qui est essentiel pour optimiser les performances.

Un autre élément clé du script est l'utilisation de résultat.json(), ce qui est crucial pour analyser la réponse de l'API dans un format utilisable. Le problème dans ce cas se pose car il n’est pas toujours garanti que la réponse de l’API soit au format JSON. En vérifiant le Type de contenu en-tête, la deuxième solution garantit que la réponse est bien au format JSON avant de tenter de l'analyser. Cela permet d'empêcher le script d'essayer d'analyser une page d'erreur HTML (comme celle de l'erreur DOCTYPE) en tant que JSON, ce qui conduirait au "Jeton inattendu".

Dans la troisième solution, l’accent est mis sur les tests. Ici, tests unitaires sont implémentés à l'aide des bibliothèques Mocha et Chai. Les tests unitaires sont une étape critique pour garantir que le code se comporte comme prévu dans différents environnements et scénarios. En supprimant les appels d'API, les tests peuvent simuler diverses réponses du service Vertex AI, permettant ainsi aux développeurs de vérifier que le code peut gérer correctement les cas de réussite et d'erreur. Cette approche garantit que le produit final est plus résilient et fiable, car il a été testé pour une gamme de résultats possibles.

// 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();
  });
});

Comprendre les problèmes de réponse de Vertex AI dans Node.js

Lorsque vous travaillez avec Google Cloud Vertex AI dans Node.js, un aspect clé à prendre en compte est la manière dont les données sont échangées entre l'API et l'application. Un problème courant, comme le montre ce scénario, est la réception d'une réponse HTML inattendue au lieu du format JSON attendu. Cela peut entraîner des erreurs de syntaxe, telles que « Jeton DOCTYPE inattendu », qui se produisent parce que le code tente d'analyser le HTML comme s'il s'agissait de JSON. La cause première est généralement une requête mal configurée, un point de terminaison d'API incorrect ou un problème d'authentification.

De plus, il est important de se rappeler que Noeud.js fonctionne différemment des outils de ligne de commande comme boucle. Alors que cURL interagit directement avec l'API via HTTP, Node.js utilise des packages tels que le SDK Google Cloud. Ces bibliothèques ajoutent des couches d'abstraction, ce qui signifie qu'une gestion des erreurs et une validation supplémentaires sont nécessaires pour garantir un échange de données approprié. La configuration correcte des en-têtes, en particulier du « Content-Type » pour les requêtes et les réponses, est essentielle au traitement fluide des appels d'API.

Un autre facteur pouvant entraîner des erreurs est la configuration du réseau ou les paramètres de l'environnement local. Lors de l'exécution du SDK Vertex AI sur un ordinateur local, l'environnement CLI peut se comporter différemment d'un environnement cloud. Des problèmes tels que les paramètres de proxy local, les configurations de pare-feu ou les variables d'environnement manquantes peuvent affecter la réponse de Vertex AI. Ainsi, les développeurs doivent s'assurer que leur environnement local imite le plus fidèlement possible l'environnement cloud pour éviter les incohérences lors du basculement entre eux.